HIGH SKY / BUSINESS × AI × ENGINEERINGBEIJING · CHINA / EST. 2010
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企业 AI 工程与落地
Our expertise

以业务为起点,
构建完整的 AI 交付链路。

围绕企业的实际目标,将现场工程、推理基础设施和智能体应用协同交付。既可以从单一场景开始,也可以逐步建设共享的 AI 能力底座。

01

FDE · 前线部署工程

Forward Deployed Engineering

从真实业务现场出发,将场景判断、数据接入、产品开发与持续迭代融入同一条交付链路。

场景诊断系统集成持续迭代
↗
02

Xinference 推理平台

Enterprise Inference Infrastructure

以 Xinference 为基础构建企业推理服务,统筹模型部署、应用接入与运行评估,让模型能力成为可复用的基础设施。

私有部署多模型接入推理评估
↗
03

工业化智能体定制开发

Production-grade Agent Engineering

将企业知识、业务规则与工具调用编排为可运行的智能体,贯通从任务执行到人工复核的业务流程。

知识工程流程编排运行治理
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Three capabilities. One delivery system.

按实际需要组合,按业务结果验收。

UNDERSTAND

业务现场

任务、流程、数据与验收标准

→
ENABLE

模型服务

推理接口、知识检索与系统接入

→
OPERATE

智能体应用

流程编排、工具调用与人工复核

Where to start

从一项重要任务开始。

还没有明确的 AI 场景,如何开始?

先梳理高频、规则清晰、具备可用数据的业务任务,评估收益、复杂度与风险,再选择适合验证的试点。

已有模型或业务系统,可以继续使用吗?

可以围绕现有系统和模型设计接入方案。先核对接口、数据和部署条件,再决定哪些能力复用、哪些需要补齐。

应该先建设平台,还是先开发智能体?

由场景决定。单一试点可以先建立必要的模型与数据接入;多个部门共享模型服务时,再统筹平台建设,避免基础设施和应用脱节。

Start with a real business challenge

你希望 AI 改变哪一项工作?
让我们从这里开始。

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