方法论METHODOLOGY
把真实业务经验转化为可持续运行的 AI 能力
企业需要的不是更多技术组件，而是更短的上线周期、更少的重复投入和持续改善的经营结果。专家知识、Fornax 与 FDE 交付共同帮助客户少走弯路，并让后续场景建立在已验证的基础上。
企业 AI 落地四阶段
从一个高价值场景出发，让每一步投入都形成可持续的经营结果
专家帮助客户选对场景，FDE 团队进入真实业务完成建设与上线，再用经营结果验收；验证过的方案、Agent、连接器和评测标准由企业持续使用，降低后续扩展成本。
系统演进 / 01—04
- 01
业务实况
系统与流程- 客户关系系统 / 客户
- 企业资源系统 / 订单
- 软件服务系统 / 物流
- 员工 / 决策
识别对象、流程、系统与关键决策
- 02
业务建模
对象与关系- 客户发起 →
- 订单履约方 →
- 物流更新 →
- 规则约束 →
把业务语义变成 AI 可理解、可操作的对象关系
- 03
能力构建
知识与工具智能体- 知识
- 工具
- 工作流
由 FDE 编排知识、工具、工作流与系统连接
- 04
生产运行
执行与反馈- 观察业务状态
- 按业务规则决策
- 在业务系统执行
- 反馈结果并评测
真实动作与结果回流，驱动下一轮优化
顾问专家库
30+ 顾问专家，覆盖企业 AI 落地所需的关键专业能力
专家库由行业、经营管理、AI 技术与交付专家组成，直接参与需求诊断、方案评审、行业规则校准和项目验收，不只是提供观点或外部背书。
专家经验业务本体FDE → 生产运行
行业知识域行业运营本体
- 关键对象订单 · 设备 · 客户 · 合同
- 判断逻辑状态机 · 例外规则 · 风险阈值
- 业务动作识别 · 校验 · 决策 · 升级
沉淀结果：可执行、可校验的行业规则
Fornax 平台
帮助企业更快上线、更稳运行的 AI 能力平台
Fornax 内置我们自研的业务本体运行时，统一管理行业数据模型、业务知识、智能体、连接器和评测标准，形成从场景建模、能力编排到运行评测的完整平台。
FORNAX / 企业 AI 运行平台
持续收益
一次验证，持续降低后续场景的上线成本
首个高价值场景跑通后，企业已经验证的业务规则、数据关系、智能体、连接器与评测标准可以继续用于新场景，减少重复试错，并以更小投入扩大 AI 覆盖范围。
持续收益一次验证
多次复用
多次复用
真实业务动作产生可观察、可追踪的运行结果。