面向AI的前沿部署工程师服务 | Shinetech

让AI真正进入你的业务

Shinetech的前沿部署工程师与你的业务和技术团队并肩工作，识别高价值工作流，构建有效的AI解决方案，并将其连接到实际工作发生的系统中。

AI工作流中的智能代理 不仅仅是对话

1. 01
2. 观察 邮件、文档、图片、记录或系统事件
3. 02
4. 理解 公司知识、关系、规则和上下文
5. 03
6. 决策 在定义的业务边界内选择最佳下一步
7. 04
8. 行动 使用工具、调用API、更新系统或创建工作
9. 05
10. 验证 请求审批、升级异常并记录结果

业务优先 从工作出发，而非模型

模型无关 根据适用性、成本、隐私和控制来选择

系统连接 跨CRM、ERP、数据及内部工具工作

人类可控 使用权限、审批和审计追踪

你尝试过AI。你的业务仍然照旧运行。

你的团队可能已经在使用ChatGPT、Claude、Gemini或其他AI工具来起草、总结和回答问题。但订单仍然需要人工检查。客户问题仍在系统之间流动。员工仍然需要搜索文档、复制数据并等待审批。

缺失的环节很少是另一个聊天机器人。而是模型与业务之间的工程工作。

帮助一个人生成答案

• 等待用户提示
• 主要在对话内工作
• 由用户推动工作前进

推动定义工作流前进

• 响应目标、事件或业务条件
• 检索上下文并使用审批工具
• 采取受控行动或要求人类批准

贴近问题工作。对结果负责。

一名前沿部署工程师与执行工作的人一起工作，将运营摩擦转化为可构建的解决方案，并保持足够近的距离以验证其在实践中是否有效。

阅读工作

观察真实输入

邮件、文档、图片、记录、用户操作和系统事件。

掌握上下文

使用可信知识

企业知识库、RAG、向量搜索、知识图谱和业务规则。

采取行动

连接到系统

工具调用、API、MCP、工作流编排、CRM、ERP和内部软件。

知道何时请示

让人保持控制

权限、护栏、人工审批、评估、可观测性和审计追踪。

AI智能体可以从你团队的盘子中拿走什么？

以下是FDE可以与你的团队探索和验证的实际示例。

销售

从询价到销售机会

研究公司、检查CRM历史、准备客户简介、起草回复，并创建待审批的下一次销售行动。

客户服务

解决问题——不仅仅是回复问题

结合客户历史、产品知识、订单数据和政策；推荐下一步、启动允许的操作并升级异常。

财务

将文档检查转变为异常工作流

提取发票、采购订单和收据数据；匹配记录、标记差异、准备审批，并在审核后更新ERP。

运营与供应链

在异常成为紧急情况之前捕获它们

监控订单、库存、发货、供应商更新或服务队列；解释影响并触发相应的响应。

内部知识

让公司知识在工作流中可用

使用现有权限搜索SharePoint、文档、CRM记录、政策和数据库，然后利用这些知识完成下一步。

现场服务与维护

将服务历史转化为推荐行动

结合手册、技术员笔记、设备历史、图像和运营数据，准备诊断、工单、零件清单或升级。

为什么选择Shinetech

业务问题优先。模型其次。工作软件始终。

Shinetech是一个工程合作伙伴，而非模型供应商。我们不依赖于单一平台，也不以推动代币消费为目的；我们对工作流及其所需的软件负责，以使其真正可用。

01

业务优先的工程

从缓慢、昂贵、不一致或难以扩展的工作开始——而不是从预定的AI产品开始。

02

设计上的模型无关

根据任务及其约束条件选择商业模型、小型模型、开源权重模型、多模态模型和特定任务模型。

03

软件与集成深度

围绕模型设计API、数据流、权限、用户体验、测试、监控和可维护代码。

04

行业与工作流上下文

运用多年的软件交付经验，涵盖不同行业所依赖的系统及其运营现实。

05

AI加速工程

在工程师对架构、安全、测试、审核和可维护性负责的前提下，更快地进行原型设计和迭代。

模型编排

为工作的每个部分选择合适的模型

Shinetech在多种模型家族中工作，例如OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini、Meta Llama、Qwen和Kimi。我们根据任务质量、隐私、延迟、运营成本和部署需求来选择和编排模型。

OpenAI GPT Claude Gemini Llama Qwen Kimi

知识 企业知识库、RAG、嵌入、向量搜索、知识图谱

智能 大语言模型、小语言模型、多模态AI、模型路由、传统机器学习

行动 工具调用、API、Webhook、MCP、工作流与智能体编排

控制 权限、护栏、人在回路、评估、可观测性、审计追踪

从一个工作流开始，而不是企业级AI计划。

在投入更大规模实施之前，使用聚焦的概念验证来测试价值和可行性。只有在证据支持时，工作才会扩展。

识别

映射工作流、人员、系统、数据、延迟、风险和期望结果。

证明

使用代表性数据和明确定义的验收标准构建聚焦的概念验证。

集成

连接真实系统、权限、审批、监控和安全控制。

改进

随着工作流的发展，评估质量、可靠性、成本和用户反馈。

聚焦的首次概念验证

在短短两周内完成工作概念验证

对于范围明确的工作流，如果有代表性数据、及时的系统访问权限和可用的利益相关者，首次概念验证可以快速推进。POC验证可行性和价值；它不等同于生产部署。

一个有用的POC应该为你留下：

• 映射的工作流和可衡量的验收标准
• 使用代表性业务数据的工作原型
• 清晰的集成、风险和生产就绪计划

先证明，再承诺

AI实施仍然依赖于可靠的软件交付。

FDE服务得到了Shinetech全公司工程能力、长期客户关系以及持续交付企业所依赖软件的丰富经验的支持。

25年交付商业软件 500+内部软件工程师 75%的回头客业务

安全与连续性

将控制构建到工作流中——而不是以后围绕它构建。

Shinetech更广泛的交付实践包括NDA、ISO 27001、Cyber Essentials Plus、访问控制、受保护的数据边界、代码审查和长期的工程所有权。具体控制措施根据每个工作流的敏感性和风险来定义。

战略AI咨询 优先考虑用例、数据就绪性、治理和发布。 企业AI知识库 为团队和智能体构建基于权限、来源关联的知识。 AI运营自动化 连接智能体、系统、业务规则和人工审批。

关于与FDE合作的实用问题。

在决定这种方法是否适合你的业务之前，了解该角色、起点、技术选择和控制边界。

什么是前沿部署工程师？

前沿部署工程师贴近业务用户和技术团队工作，以理解有价值的工作流、构建解决方案、将其连接到真实系统、与用户一起验证，并通过运营反馈改进它。

FDE与AI顾问有何不同？

AI顾问可能侧重于评估和建议。FDE贴近实施，将选定的机会转化为工作软件、集成、控制和可衡量的验收标准。

这与人员扩充有何不同？

人员扩充通常是将工程能力添加到客户管理的待办事项中。FDE的参与始于一个业务工作流，包括问题发现、解决方案设计、原型设计、集成以及与执行工作的人员一起进行验证。

在联系Shinetech之前，我们需要知道我们的AI用例吗？

不需要。你可以从一个消耗大量时间、反复出现错误或依赖于跨系统搜索和复制信息的工作流开始。第一步是确定AI是否合适，以及传统软件或流程变更是否更佳。

你们使用哪些AI模型和技术？

Shinetech在多种模型家族中工作，例如OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini、Meta Llama、Qwen和Kimi，以及较小的、开源权重的、多模态的、嵌入的和特定任务的模型。选择取决于任务质量、隐私、延迟、成本和部署需求。

AI智能体能否安全地使用私人公司信息？

它可以在审批源、现有权限、访问控制、受保护数据边界和审计要求的基础上进行设计。正确的方法取决于工作流的敏感性和所涉及的系统。

智能体会在未经人类批准的情况下采取行动吗？

只有在业务规则和风险水平允许的情况下才会。敏感、不确定或高影响的行动可以要求人类批准，而常规的低风险步骤可以在定义的限制内自动化。

两周内可以交付什么？

对于范围明确的工作流，如果有代表性数据和及时的系统访问权限，两周的POC可以验证核心工作流、演示工作原型，并定义集成和生产路径。它不等同于生产部署。

POC之后会发生什么？

如果概念验证满足商定的验收标准，下一阶段可以添加生产集成、安全控制、监控、评估、用户体验、发布支持和持续改进。

准备好构建适合你业务的软件了吗？

告诉我们你需要构建、现代化、自动化或用AI增强什么。我们可以从聚焦的讨论或无风险的1周试用开始。