範圍
端到端
研究、建構、營運
模型
多廠商
前沿模型與開源權重
交付
遠端優先
非同步、有文檔、可審閱
重心
生產環境
可評估、可監控、可維護
我們的技術棧
核心能力
四件我們做得好的事。
大部分 AI 項目死在「很有說服力的 Demo」與「別人敢依賴的系統」之間。這四項能力就是用來補上那段距離。
合作方式
由問題到系統，路徑要短。
四個階段，每個階段都有決策點。如果證據說應該停，我們就停 —— 這比硬推一個撐不住的系統，對雙方都便宜。
01
釐清
我們梳理任務、數據、限制與失敗成本，交付書面的問題陳述、可行性判斷與建議 —— 包括在誠實的答案是「AI 不是合適工具」時，直接說出來。
02
原型
用真實數據做出真實系統的一小片，並建立第一套評估集。目標不是 Demo，而是取得證據：這條路能否達到你的品質門檻。
03
加固
護欄、重試、降級路徑、成本與延遲預算、紅隊測試、結構化日誌。這是最多項目跳過、也是最多事故來源的一個階段。
04
營運
部署、監控、隨模型更新追蹤回歸，以及一份你自己工程師接得住的交接。我們用文檔把自己交接走。
常見問題
開始之前值得先問清楚。
客戶最先問的幾條問題，直接回答。
01 你們接哪幾類項目？
三種形態：定範圍的建構（明確的 AI 功能或產品，交付並移交）、嵌入式合作（我們的工程師在你團隊內部工作一段時間），以及技術審查（審核既有 AI 系統，出具書面整改方案）。第一次對話之後，我們會告訴你哪一種比較合適。
02 你們用哪些模型？
哪個模型能達到任務門檻就用哪個。我們同時使用前沿 API —— Anthropic Claude、OpenAI 等 —— 以及可自行託管的開源權重模型。我們刻意讓模型層保持可替換，因為正確選擇每幾個月就會變一次。
03 數據與知識產權如何處理？
在架構容許的前提下，客戶數據留在客戶可控的環境內。技術討論前先簽保密協議；按約定在你的基礎設施或隔離環境中工作；交付物的知識產權歸你。在模型供應商支援的情況下，一律設定為零數據保留。
04 你們接初創團隊嗎？
接。初期通常先做一段短的釐清加原型，讓你在投入預算之前，先知道這個想法在技術上是否真的成立。
05 怎樣確認一個 AI 功能真的有效？
我們在做功能之前先做評估集：針對任務的測試案例、預期行為、自動評分、長期追蹤。沒有這一層，你就是憑感覺上線 —— 而感覺撐不過一次模型升級。
06 要怎樣開始？
把你想解決的問題寄給我們，哪怕定義還很模糊。我們會回覆一份誠實的可行性判斷，以及第一階段合作大概長什麼樣。沒有義務，也沒有 pitch deck。