ZEVE · 驾驭企业 AI

让 AI 走进
业务现场.

自建智能体、部署知识库、赋能数字员工

// 01 · BUILT AROUND YOUR BUSINESS

技术的下一步，
是你的业务。

ZEVE 聚焦企业 AI 落地，把工程协作带到具体场景里，和业务团队一起定义问题、验证路径。

  • 从业务问题出发

    先理解团队的日常工作，再确定 AI 应该参与哪一环。

  • 让知识与流程相连

    围绕已有资料和工作方式，规划智能体的上下文与协作边界。

  • 在真实使用中迭代

    从可验证的小场景开始，用实际反馈推动下一轮改进。

// 02 · CONTEXT FIRST

没有上下文，
就没有能干活的 AI。

上下文是 AI 理解业务的唯一窗口。多数企业的第一步，不是再买一个工具，而是把散在网盘、文档和系统里的资料，整理成 AI 用得上的上下文。

$ zeve context --build
  ├─ 数据治理   历史文档 · 网盘 · 业务系统
  ├─ 结构化     清洗 · 切片 · 权限 · 引用
  ├─ 能力挂载   技能 · 连接器 · 记忆
  └─ 接入方式   API · CLI · MCP · Computer Use
✓ context ready → 交给智能体

三条路，按投入产出比选

01 · HARNESS

平台工程

用技能、连接器和记忆，把规则与资料接进智能体。

02 · MODEL

模型调优

通用模型达不到效果时，再针对业务训练模型。

03 · FDE

前线工程师

到现场梳理业务，把数据和场景搬给智能体。

// 03 · SCENARIOS

从一个场景，
打开更多可能。

以下是可共同探索的方向。具体能力、接入范围与交付内容，在项目评估后确定。

KNOWLEDGE, CONNECTED.

让团队的经验，
成为随时可用的知识。

把历史 PPT、Word、PDF、Excel 交给智能体清洗、切片、结构化，探索面向内部团队的知识问答与资料检索。

  • 梳理知识来源与更新责任
  • 明确访问权限和引用方式
  • 用真实业务问题检验回答

即将上线 企业知识库 · 可选本地部署

从知识场景开始

场景构想

业务文档产品资料团队经验
知识整理与权限确认把信息放回业务语境

团队知识助手使用反馈 ↺

// 04 · STACK

员工只管派活，
配置交给后台。

浏览器登录即用。模型、Token、智能体与技能由企业统一配置，员工按岗位角色分派任务，技能按指令和需求自动触发。

01 · AGENT可用

自建智能体

企业自己定义智能体：按运营、法务、财务、HR 等岗位配置专属角色、技能和工具，多 Agent 分工协作。

02 · KNOWLEDGE即将上线

知识库本地部署

知识库可部署在企业本地，按账号匹配可见范围，回答可追溯来源。

03 · DIGITAL STAFF可用

数字员工

深度赋能 AI 客服与售前咨询：接入企微、官网，发送可溯源的素材，随时转人工。

MODEL可用

模型中立

基础模型为千问 3.7，可按任务选择其他模型；简单场景用小模型，成本更低。

CONNECT可用

飞书 · 企微 · 业务系统

通过 API、CLI、MCP 连接团队已有的工具和系统，在原有工作方式里使用 AI。

ADMIN可用

企业管理后台

Token 分配、技能与权限有效期、使用数据仪表盘，一处管理。

// 05 · DELIVERY

每一步，
都有可验收的结果。

  1. 01

    理解现场

    梳理业务流程、数据与权限，盘点哪些上下文可以交给 AI。

    → 场景与上下文清单

  2. 02

    共建原型

    在一个范围清晰的场景里做出可运行的原型，用真实问题测试。

    → 可运行原型与测试集

  3. 03

    推进落地

    完成系统接入、权限配置与人员培训，设定人工接管点。

    → 接入、权限与接管方案

  4. 04

    持续优化

    跟踪使用数据与反馈，更新知识、调整技能，按月复盘。

    → 验收报告与迭代计划

// 06 · START

从一个真实问题开始.

告诉我们您的团队每天在忙什么，我们一起找出 AI 最该先参与的那一环。

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