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AI 盒子 · 多 Agent 组合 · Skill 沉淀

帮中小企业搭一套
持续进化的 AI 工作系统

先行未来围绕 AI 盒子、OpenClaw、Hermes 和不断演进的 agent / workflow / skills,帮助老板和团队把 AI 真正接入业务流程。
不是只装一个工具,而是交付一套可落地、可复用、可持续迭代的 AI 基础设施。

🧩多 Agent 按场景组合
🔒本地优先与数据边界
♻️服务中持续沉淀 Skill
产品形态

我们交付的不是单一工具,而是一套 AI 基础设施

OpenClaw 仍然是重要能力之一,但它现在只是整套方案里的一个组件。真正的产品是 AI 盒子 + Agent 组合 + Skill 沉淀。

📦

AI 盒子作为稳定底座

以稳定硬件承载企业自己的 AI 工作环境,适合老板个人、核心岗位或小团队先跑试点。

🤝

多 Agent 按场景组合

围绕 OpenClaw、Hermes 与其他 agent / workflow 做组合,而不是绑定在某一个单点工具上。

🧠

Skill 持续沉淀复用

把服务过程中验证有效的场景能力封装为可复用 skill,方便后续复制、升级和交接。

🏠

本地优先与数据边界

在需要高上下文、高权限和更强业务贴合时,优先采用本地环境与清晰的数据边界设计。

解决什么问题

让 AI 真正进入业务流程,而不是停留在演示层

企业真正缺的往往不是模型账号,而是可落地的流程、稳定的环境、清晰的边界和可持续复用的方法。

🎯

先看业务场景

先梳理岗位痛点、数据入口和流程节点,再决定该用什么工具,而不是先推某个热门 agent。

🧪

先试点再复制

先跑通一个看得见结果的小场景,让老板和团队先感受到价值,再向多个岗位复制。

🧩

多工具组合交付

围绕 OpenClaw、Hermes、自动化 workflow 和消息入口做组合交付,不被单一产品限制。

♻️

Skill 资产持续沉淀

把已经验证有效的场景能力沉淀成 skill,让企业的 AI 工作方法可以复用、交接和扩展。

🔒

本地优先与边界清晰

在需要高权限和高上下文时优先本地环境,同时把数据边界、账号边界和权限边界设计清楚。

👨‍🏫

不是装完就走

我们会继续通过演示、文档、培训和陪跑,帮助客户从“装好”真正走到“用好”。

服务模块

先把场景跑通,再决定模块组合

与其让客户直接购买固定安装套餐,我们现在更适合从诊断、交付、试点和沉淀这些模块开始合作。

第一步

AI 场景诊断

适合刚开始梳理 AI 落地方向的团队,先判断值不值得做、应该先做什么。

输出试点优先级、边界判断和实施建议,而不是直接推某个热门工具。

  • 梳理岗位痛点、业务目标和现有工具链
  • 盘点数据入口、消息入口和权限边界
  • 判断本地、云端或混合部署更合适
  • 给出可执行的试点路径和下一步建议
先做场景沟通按业务目标、边界和范围组合报价
先跑样板

单点流程试点

围绕一个明确流程先跑出结果,例如信息抓取、整理汇总、跟进协作或知识辅助。

先交付一个看得见结果的样板,再决定是否复制到更多岗位和流程。

  • 定义输入、输出和验收标准
  • 配置 agent、workflow 和自动化节点
  • 联通消息入口、文档、表格等业务工具
  • 沉淀可复用的方法和下一步扩展路径
先聊试点场景按业务目标、边界和范围组合报价

常见的后续合作模块

Skill 定制与沉淀

把验证有效的使用场景封装成可复用 skill,方便复制、培训、交接和升级。

培训与内部分享

面向老板、核心团队或活动场景,讲清 AI 盒子、Agent 落地方法和实践案例。

长期迭代服务

根据实际使用反馈继续调优工具组合、边界设计和技能资产,让系统持续进化。

合作方式:先沟通业务目标、现有设备和时间预期,再确认是否从 AI 盒子、基础环境、单点试点或陪跑模块启动。 第三方工具订阅费用和硬件成本按实际方案另计。
交付路径

先跑通一个样板,再把方法沉淀下来

我们更强调“先试点、后复制、再沉淀”的节奏,而不是一开始就做大而全平台。

01
📞

场景诊断

先了解岗位、数据、消息入口和预算,判断是否值得做、先从哪里做。

02
📋

确定试点

决定是基础环境交付、单点流程试点还是长期合作,并明确边界。

03

完成交付

部署环境、接入工具、配置 agent 与 workflow,让系统先跑起来。

04
🤝

陪跑沉淀

通过演示、文档和培训帮助客户真正使用,再把高频场景沉淀成 skill。

典型场景

我们更适合从这些场景切入

不是一开始就做复杂平台,而是先从一个明确场景建立样板,再逐步复制和扩展。

低成本起步

先让老板本人把资料整理、提醒跟进、信息抓取这些高频动作跑起来,再向团队复制。

👨‍💼
老板个人试点
从个人 AI 助理切入
高复用场景

把散落在飞书、文档、表格和聊天记录里的经验沉淀成可调用的知识环境,降低信息依赖。

👥
团队知识协同
把 SOP 和经验沉淀下来
先试点再复制

先做一个信息抓取、整理、汇总或跟进流程的样板,再把验证有效的方法沉淀成 skill。

⚙️
流程自动化样板
围绕一个明确流程先跑通

数据边界和权限设计,决定 AI 能不能真正落地

真正的企业 AI 不是“把所有东西都交给模型”,而是在安全边界清晰的前提下,让它获得足够完成工作的上下文。

🏠

本地优先的数据边界

在需要高上下文和高权限的场景下,把关键数据和知识环境优先放在客户自己的设备和边界里。

🔐

权限与账号分层

不是一股脑把所有账号开放给 AI,而是根据业务目标做权限分层、账号隔离和入口设计。

组件选择与风险控制

围绕使用场景选择更合适的 agent、skill 和工具,尽量减少不必要的第三方依赖和风险面。

常见问题

FAQ

你不一定先懂工具,但最好先知道自己想解决什么问题。下面这些问题是客户沟通里最常出现的。

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先说明你的业务场景、团队状态或活动需求,我们会优先判断适合从哪个模块开始合作。

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🕐 服务时间

周一至周六 9:00 - 21:00

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中小企业老板、核心团队、社群与活动主办方

🚚 交付方式

远程为主,深圳可线下,支持内部分享 / Workshop