我们做什么

四件事，按顺序做

顺序不能颠倒：先想清楚做哪个场景，再谈模型和工具。反过来做，最后一定停在演示阶段。

01

AI 场景诊断与落地路径

梳理业务流程里可以被 AI 接手的动作，评估数据是否齐、收益是否算得清、风险是否可控，排出一个先后顺序。产出是一张场景清单，不是一份概念方案。

02

AI 智能体开发

按岗位与流程定制角色、工具、编排与边界。多智能体协作、工具与 MCP 接入、上下文管理、失败兜底，都在这一层解决。

03

企业知识库与 RAG

目录怎么划、每个目录收什么不收什么、切片多长、召回几条、谁可见。这些细节决定它答得准不准、敢不敢用。

04

系统集成与私有化部署

通过工具与 MCP 接现有系统读数据、写单据；模型与知识库部署在企业自己的服务器上，权限按链条收紧，全程可审计。

能力矩阵

智能体要能干活，需要六块能力

多智能体编排

理解意图 → 规划分工 → 并行执行 → 汇总交付，复杂任务不用一个模型硬扛。

工具与 MCP 接入

检索、取原文、计算、调业务接口。工具是有契约的，不是随便调。

知识与长期记忆

企业知识库 + 会话上下文 + 上下文压缩，长任务不中断、不丢前提。

权限与审计

数据门（能看到哪）与动作门（能干到哪）分开管，过程留痕可回溯。

三端接入

企微、PC、手机 H5，同一套知识与权限，不重复建设。

私有化与模型适配

支持部署在企业自有环境，按需接入不同模型，不被单一厂商锁死。

落地方法

四步：先算账，再动手

STEP 01

场景诊断

哪个场景先做、能省多少、数据够不够。算不清账的场景，先不做。

STEP 02

小步试点

一个场景跑通再扩，不做一次性全覆盖。试点期就要能验收。

STEP 03

接知识接系统

把企业实情喂进去：制度、案例、主数据、业务接口。

STEP 04

推广与运维

角色复制、权限配置、用量与效果有数据看，问题有人接。

交付什么

一份清单，而不是一句承诺

项目结束时这些东西要能拿出来，后续换人接手也看得懂。

交付物	内容	归属阶段
场景清单与优先级	可落地场景、收益判断、数据缺口、建议顺序	诊断
知识库目录结构	目录划分、每目录收什么不收什么、可见范围	试点
智能体配置与技能书	角色设定、判据、边界、输出模板	试点
工具与接口契约	入参出参、错误处理、白名单范围	试点
部署与运维文档	环境要求、部署步骤、备份与升级方式	推广
验收报告	业务题与边界题的通过情况、已知限制	推广

两条产品线

方法一样，落点不同

数字员工

与你协作的同事，各组织、各部门的专业对接人——有问题就找他们。放在企业微信里，群聊 @ 一下就能派活。

了解数字员工 →

数字专家

具有专业岗位知识的资深专家，你工作最大的底气，真正帮忙干活：结论可复算，产物能直接交付。

了解数字专家 →

关于我们

深圳市超链接科技有限公司

我们只做一件事：把 AI 装进企业的具体流程里，并让它经得起检查。

不修图、不吹牛：官网上所有界面都是系统实拍，数据标注来源与口径
先试点再推广：一个场景跑通、算得清账，才谈下一步
文档与产物一起交付：判据、契约、部署手册一并给你，不锁死
做参谋不做签字的人：AI 出草案与建议，签字与放行仍然是人

能力从哪来

两条产品线在真实环境里跑出来的：数字员工接过 5 个企微机器人，数字专家在防锈油研发岗完成了 27 套判据、58 份资料的蒸馏与验收。

适合什么样的客户

有明确岗位知识或业务流程、希望数据留在自己环境里、愿意先做一个场景验证效果的团队。想一步到位做「全公司 AI 中台」的，通常不是我们最好的合作对象。

常见问题

合作前常被问到的

你们和大模型厂商是什么关系？

我们是应用层与智能体层的开发者。模型按需选择、可替换，能力长在智能体、工具与知识库上，不绑定某一家模型。

能不能先做一个很小的验证？

可以，我们也建议这样。通常从一个岗位或一个场景开始，比如制度问答、数据查询、选型评估，跑通再扩。

数据必须放在你们那吗？

不必。支持私有化部署，模型、知识库与会话都在企业自己的服务器；我们可以只交付方案与实施。

AI 说错了谁负责？

所以要有判据、边界与留痕：判据是人签字认可的，动作门划分了自动 / 需确认 / 永不，全过程可回溯。责任仍在人，但错误可以被定位。

能接我们现有的 ERP / OA 吗？

能，通过工具与 MCP 接：读数据、查单据、回写结果。具体开放哪些接口、写到什么程度，按项目确认。

先聊聊你手上那个场景

扫码添加企业微信，说清楚现在卡在哪一步，我们给一个可执行的判断：能不能做、先做哪块、要准备什么。

扫码添加，30 分钟内响应

AI 智能体开发与AI 应用落地服务