AI 落地服务
从业务痛点出发，推进到可上线、可交接、可持续优化的系统。
About Ivheli
关于艾维禾砺：把 AI 落进业务、数据和团队工作方式
我们专注企业 AI 落地服务与产品化能力建设，帮助企业从业务痛点出发，完成场景诊断、方案设计、系统开发、数据接入、上线部署和培训陪跑。
场景诊断方案设计系统开发数据接入上线部署培训陪跑
QueryOps 数据引擎
连接企业数据、业务语义、问数报表和 Agent 执行。
数字员工平台
围绕岗位任务、工具执行、人工协同和使用记录持续工作。
业务流程 Agent
嵌入客服、销售、运营、行政、审批等真实流程。
AI Native Operating System
连接业务、数据、系统和团队
1
业务
流程 · 角色 · 目标
2
数据
数据库 · 文档 · API
3
系统
权限 · 报表 · 后台
4
团队
培训 · 模板 · 复盘
AI
业务语义层
权限边界
人工确认
执行日志
Positioning
连接真实业务，而不是展示工具
01
不是传统软件外包
不按清单开发，先判断场景与数据价值。
02
不是 AI 工具演示
关注是否进入真实业务，而不是停留在演示。
03
不是纯咨询报告
方案最终要转成系统、权限、流程和培训。
Positioning
我们连接业务、数据、系统和团队工作方式
企业真正需要的不是多一个 AI 工具入口，而是让 AI 能理解业务语义、使用企业数据、遵守权限边界，并被团队持续使用。
不是传统软件外包
我们不只按需求清单开发页面和后台，而是先判断 AI 场景是否值得做、数据是否能接入、流程是否能落地。
不是 AI 工具演示
我们更关注 AI 是否进入真实业务，而不是停留在模型演示、提示词展示或单点机器人。
不是纯咨询报告
方案必须能转成系统、数据、权限、流程、培训和上线后的持续优化。
Capabilities
围绕企业 AI 落地的产品化能力
我们把服务交付、数据底座、岗位执行和流程 Agent 组合起来，按项目需要选择最合适的落地路径。
01
AI 落地全链路服务
从业务沟通、场景诊断、方案设计、需求梳理到开发上线和培训陪跑，帮助企业把 AI 从想法推进到真实使用。
02
QueryOps 企业 AI 数据引擎
连接数据库、文档、API、报表、权限和业务语义，让 AI 可以基于企业真实数据问数、生成报表并进入业务执行。
03
数字员工平台
围绕岗位助手、任务队列、知识库、工具执行、人工协同和使用记录沉淀，构建可持续工作的 AI 岗位系统。
04
业务流程 Agent
把 Agent 嵌入客服、销售、运营、行政、审批等流程，在权限边界内完成查询、判断、提醒、回写和留痕。
05
可选技术接入能力
按项目需要接入 MCP、API、知识库、自动化工具和 OpenClaw，让 AI 能进入企业现有入口、工具和系统。
06
AI 资源工作包 / 工作流定制
把材料、Skill、插件、MCP、模板和脚本打包成聚焦某一件事的 Agent 工作包，例如设计师 Vibe Coding 工作包、灵动编辑器等；可直接配合 Claude Code、Codex、WorkBuddy 使用。
07
企业 AI 产品矩阵
AI 驱动文件管理系统、企业系统连接型知识与业务 Agent、灵动编辑器、AI 视频工作台与自媒体 AI 获客系统，均来自企业 AI 落地实践并持续迭代。
Delivery Principles
用可交付、可验收、可维护的方式推进 AI 项目
AI 项目不能只看演示效果。我们会把业务场景、数据来源、权限边界、人工确认、上线培训和持续优化一起纳入交付设计。
业务优先
先判断场景是否值得做，避免为了使用 AI 而制造系统。
小步试点
从高频、边界清晰、数据可接入的第一条链路开始。
数据与权限边界
明确数据来源、角色权限、审批要求和审计记录。
人工确认
高风险动作默认保留人工确认，不做无边界自动执行。
上线培训
系统上线只是开始，团队会用、持续用才是真正落地。
持续优化
基于真实使用记录、反馈和业务变化迭代能力。
从试点到持续优化
先跑通第一条可用链路，再逐步扩展到更多岗位和流程。
How We Work
从一次业务沟通，到一套可上线的 AI 系统
合作流程不是为了增加复杂度，而是为了让业务目标、交付边界和上线后的使用方式足够清楚。
01
初次沟通
了解业务痛点、团队角色、现有系统、数据条件和目标。
02
场景诊断
判断优先启动的 AI 场景，明确适合咨询、试点、开发还是培训。
03
方案设计
确定系统路径、数据来源、接入方式、权限边界和交付范围。
04
需求梳理
把业务语言转成可开发、可验收、可交接的功能范围。
05
开发上线
完成系统开发、数据接入、权限配置、测试部署和交接。
06
培训陪跑
培训工具使用和 AI 原生工作方式，并结合反馈持续优化。
Trust Boundary
边界清楚，系统才可信
数据范围
明确可访问字段
角色权限
谁看什么、谁执行什么
人工确认
关键动作不越权
执行日志
异常回退可追踪
Trust Boundary
把交付边界说清楚，合作才能长期可信
我们会把适合做什么、第一版交付什么、上线后如何维护讲清楚，让项目可验收、可迭代。
按业务场景判断价值与交付边界，先确认再做。
先交付可验收的第一版，再逐步扩展。
遵守平台规则与企业权限，关键动作保留确认与留痕。
用可交付、可维护的范围说明效果，避免模糊承诺。
Methods & Resources
继续理解我们的服务、产品和方法论
关于页只回答可信定位和合作方式，详细产品、服务链路和场景方案可以继续从这些入口查看。
常见问题
关于合作方式的常见问题
了解我们如何开始沟通、推进交付、处理系统接入和上线后的持续优化。
AI 落地是不是必须依赖 QueryOps 或数字员工平台？
不是。服务与产品是两件事：我们提供的是 AI 落地服务；QueryOps、数字员工等产品是可选能力，按项目需要选择组合，不是所有项目的强制依赖。
你们更偏做咨询，还是偏做交付？
我们会先做业务沟通、场景诊断和方案设计，但不会停在建议层。真正的目标是把开发、部署、培训和持续优化接起来，让 AI 进入真实业务流程。
项目通常从哪里开始？
通常从一个高频、边界清晰、数据可接入的业务场景开始，例如问数报表、客服知识库、运营周报、审批助手或岗位工作台。
已有系统和数据能不能接入？
可以评估接入。我们会先看数据库、文档、API、报表、权限和使用入口，再判断适合接入 QueryOps、数字员工平台、业务流程 Agent 或定制开发。
是不是一定要做成大平台？
不一定。很多项目更适合先做第一版可用链路，验证价值、数据条件和团队使用方式，再决定是否扩展为更完整的平台。
上线后团队不会用怎么办？
上线培训和陪跑是交付的一部分。我们会围绕岗位任务、常用模板、使用规范和复盘机制，帮助团队把 AI 融入日常工作。
OpenClaw、QueryOps、数字员工分别适合什么情况？
QueryOps 适合作为数据与业务语义底座，数字员工适合作为岗位级执行入口，OpenClaw 只在部分项目中作为消息入口、工具调用和自动化执行的可选技术接入能力。
Next Step
如果你还不确定 AI 从哪里落地，可以先讲一个业务痛点
我们会先判断场景价值、数据条件、权限边界和第一版交付范围，再决定是做咨询、试点、定制开发、数据接入还是培训陪跑。