Capability Matrix
四类核心能力，覆盖企业 AI 落地的主要路径
参考成熟 AI Agent 公司的官网表达，我们把解决方案页改成“能力矩阵”：访客可以快速判断自己要的是智能体、软件系统、AI 服务，还是某个行业场景的完整落地。
AI Agents
可执行任务的业务智能体
为客服、销售、HR、法务、运营等团队构建 Agent，让 AI 不只回答问题，还能按规则推进流程。
- 多轮对话与意图识别
- 工具调用与系统操作
- 人工审核与权限控制
AI 原生应用与业务后台
面向企业内部团队开发 AI 应用、工作台、管理后台和自动化工具，让团队能够稳定使用。
- 前后端应用开发
- 企业账号与权限体系
- 数据看板与操作留痕
模型接入、知识库与工作流
提供模型 API 接入、Prompt 设计、RAG 知识库、工作流编排、部署运维等基础能力。
- 多模型接入与评估
- 企业知识库问答
- API 集成与部署运维
行业场景落地方案
围绕客服、销售、知识、法律、医疗、招聘等场景，把 AI 能力组合成可上线的业务方案。
- 场景需求拆解
- 业务流程重构
- 上线运营与持续优化
Use Cases
优先从高频、高价值、可验证的场景开始
企业 AI 落地不建议一开始就做“大而全平台”。更稳的方式是先选一个高频场景，做出可用闭环，再逐步扩展到更多团队和流程。
Production Architecture
一套能进入生产环境的 AI 系统，需要不止一个模型接口
我们会把 AI 能力放进企业真实系统架构中考虑：数据从哪里来、谁能用、结果如何审核、流程怎样闭环、后续如何运营优化。
从 Demo 到 Production 的关键差异
Demo 关注“能不能回答”，生产系统关注“能不能稳定、可控、可追踪地完成业务任务”。这也是 DEEMOO 解决方案页重点强调的能力边界。
Model Layer
根据场景选择合适模型，处理调用策略、成本控制、响应速度和效果评估。
Knowledge Layer
建设 RAG 知识库、文档解析、引用溯源、权限隔离和知识更新机制。
Workflow Layer
把 AI 判断、人工审核、任务流转、消息通知和系统操作编排成闭环。
System Layer
对接企业现有 CRM、工单、后台、数据库或第三方 API，避免 AI 工具孤岛。
Operation Layer
上线后持续优化知识、提示词、规则、指标和团队使用方式。
Delivery Path
建议用三个阶段推进，降低 AI 项目的不确定性
对企业来说，AI 落地的风险通常不在“能不能做”，而在需求过大、边界不清、上线后没人持续优化。我们建议用分阶段方式推进。
Phase 01
场景诊断与方案原型
明确业务目标、用户角色、数据来源、流程边界和第一版可验证目标，输出方案原型和实施范围。
Phase 02
MVP 开发与小范围试用
完成核心功能、模型接入、知识库、权限、日志和关键系统接口，让内部团队可以真实试用。
Phase 03
生产上线与持续运营
围绕准确率、完成率、人工介入率和团队反馈持续迭代，让系统从项目交付进入长期运营。