智能体与自动化
智能体人工智能咨询
智能体改变的是一个流程可以长成什么样子，而不只是它跑得多快。因此这首先是运营设计问题，其次才是工程问题：哪些决策仍归人、智能体可以独自做什么、谁为结果负责。
业务问题
把坏流程自动化，只会让它坏得更快
多数流程里都堆积着一些步骤，它们的存在是因为某个系统限制、某次陈年审计意见，或某个人当年犯过的错。忠实地把它自动化，就把这一切原样保留了下来。真正从智能体身上拿到价值的组织，是围绕智能体能做什么来重新设计流程，而这会引出关于问责与控制的问题，没有哪个工程团队能独自回答。
我们做什么
把流程与控制模型放在一起设计
我们梳理当前工作的实际做法，以及判断力真正落在何处，然后设计一个目标流程，有意识地在人与智能体之间分配工作。随之而来的是一套明确的控制模型：智能体在无人监督时可以做什么、什么需要审批、什么要留日志，以及出错时由谁问责。我们还会定义组织如何知道它运转正常，因为一个悄悄退化的智能体，比一个明显失败的更糟。
智能体人工智能咨询
能力
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智能体战略
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智能体工作流设计
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业务流程再造
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人在回路架构
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多智能体架构
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智能体治理
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智能体运营模式
常见应用场景
常见应用场景
- 围绕智能体重新设计一项后台流程，而不是把它当前的形态自动化。
- 确立组织层面的立场：智能体在没有人工批准时可以做什么。
- 在多智能体架构变得难以更改之前，先对其提案做评估。
- 为受监管流程中的智能体决策界定问责关系。
我们如何交付
我们如何交付
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流程摸底
梳理当前路径、它的分支、它的例外，以及它对“正确”的定义。
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受限原型
单一流程，先只读，在写入任何内容之前用标注数据集做过测量。
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防护栏与审批
在获得生产访问权限之前，先做好权限、速率限制、审批关卡与审计日志。
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投产与运营
分阶段上线，配合持续评测、成本监控与可回退路径。
技术
技术
- OpenAI
- Anthropic
- Google Vertex AI
- Azure OpenAI
- AWS Bedrock
- Model Context Protocol
- LangGraph
- Temporal
- OpenTelemetry
安全与治理
安全与治理
在您系统内部执行操作的软件是一种特权身份，也按特权身份对待。它通过您的身份提供方进行认证，持有最小权限范围，并且不能超出它所代表用户的权限。工具调用会被校验并限速，不可信内容被当作数据而非指令处理以限制提示注入，有实际后果的操作需要人工批准。每一次运行都会记录输入、调用与输出，这正是系统可审计的基础。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
前置部署人工智能团队
一支跨职能人工智能团队在您的组织内部工作，持续发现并交付机会。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
这些取舍我们在生产环境里做过
决定一个智能体计划成败的问题都很实际：给多少自主权、记录什么、何时叫停。要答得好，必须承受过后果，这和读到过是两回事。我们构建并运营这些系统，因此建议扎根于真正失败过的地方。
部分客户
常见问题