我们的方法
企业团队已经拥有功能强大的应用。但工作仍然停滞在系统、文档、团队与审批之间。我们的方法旨在以一种您的组织能够拥有、运营和改进的方式，弥合这些断点。
五项原则
流程先于技术
我们从工作流程、其中的人员以及它所依赖的决策出发。然后才考虑哪种能力——规则、集成、AI 智能体，还是团队工作方式的调整——才是恰当的应对。这使解决方案始终与业务成果挂钩，而非与某项功能挂钩。
以现有平台为起点
Salesforce、Oracle 和 SAP 已经承载了您的数据、权限和用户。凡是平台原生能力适用之处，我们就使用它们；仅在其无法覆盖之处进行扩展。每个定制组件都有文档记录，让您的团队清楚哪些是标准功能，哪些需要自行维护。
集成与数据就绪是交付的一部分
智能体或自动化的价值，取决于它能触达的数据和能作用的系统。集成设计、数据质量检查和访问设计是实施的一部分，而不是事后才发现的另一个项目。
人的责任与控制措施
我们设计的每个工作流程都明确了谁对什么负责。权限、审批边界、评估标准和审计要求从一开始就融入设计。凡是对业务构成承诺的事项，例如付款、订单变更、客户沟通或生产环境中的修复，均由人授权。
上线之后持续负责
缺乏关注的解决方案会逐渐退化。知识过时，发布改变系统行为，使用模式也在变化。我们通过应用管理和持续改进保持参与，或者将所需的文档和运行手册移交给您的团队，使其能够放心运营。
选择合适的自动化类型
并非每个流程都需要自主智能体。我们用一条简单的规则来决定每个步骤应采用何种方式：
- 确定性自动化处理已知规则。 如果逻辑可以写下来并测试，那么集成或基于规则的工作流程更快、更省钱、也更易于审计。
- AI 协助处理解读与模糊情境。 对自由文本请求进行分类、从文档中提取事实、起草说明或检索正确的知识，是模型能够创造价值的任务，其输出经过检查并有依据。
- 需要判断或授权的决策由人掌握。 审批、承诺、超出商定边界的异常，以及任何具有监管或合同后果的事项，都由人负责。
这三者相辅相成。大多数有用的解决方案会将它们结合起来。
智能体生命周期
当 AI 智能体是恰当的应对方式时，我们按照一个在每个阶段都产出证据的生命周期推进：
- 探索。 定义问题、用户、所涉及的数据和系统、智能体可执行操作的边界，以及用于判断其是否有效的衡量标准。
- 设计。 明确工作流程、审批节点、知识来源、智能体可调用的工具，以及无法继续时的回退行为。
- 连接。 与平台集成，授予所需的最小权限，并以经批准的企业知识为智能体提供依据。
- 评估。 用具有代表性的案例，按商定的质量标准进行测试，包括那些应当被拒绝或升级处理的案例。
- 部署。 以受控方式上线，监控、回滚和停用机制均已就位，并为负责人员所理解。
- 监控。 关注失败的操作、质量漂移、过时知识和异常成本，并在版本控制下管理提示词、配置和知识的变更。
范围和周期在需求调研阶段确定。在了解环境之前，我们不会按固定时间表承诺交付生产级智能体。
应用管理过渡
应用管理覆盖您的组织已在运行的应用，而不仅限于我们构建的解决方案。过渡遵循一致的顺序：
- 探索当前系统环境。 应用、集成、定制内容、未解决的问题，以及了解这些内容的人员。
- 商定范围与职责。 哪些应用、哪些服务、哪些严重级别，以及您的团队、QxOrbit 和厂商之间各自负责什么。
- 转移知识。 文档、运行手册、访问权限和跟岗学习，确保没有任何事项依赖于某一个人的记忆。
- 建立服务基线。 确定事件、问题、变更和增强目前的处理和衡量方式。
- 运营。 按商定的服务内容运行，包括事件分诊、根因分析、配置变更、发布影响评估、回归测试和集成监控。
- 改进。 利用服务中获得的经验减少重复事件、淘汰临时变通方案，并对增强需求排定优先级。
服务时间、严重级别定义、响应目标和向厂商升级提交问题的职责针对每个合作项目单独商定，而非作为标准方案对外发布。
开始交流
如果这种工作方式符合您处理问题的思路，请告诉我们您的优先事项，或浏览用例，了解这些原则如何应用于具体工作流程。