01
1–2 周
业务诊断
和负责人一起选定一个真实场景，拆清目标、约束、现有流程与数据可用性。
- 场景与目标共识书
- 数据与系统可用性清单
- 可行性与优先级判断
Avant · Enterprise AI Delivery
让 AI 在你的企业里持续工作。
Avant 的工程师进入业务现场，把企业知识、判断标准与现有系统接入同一条工作流，让 AI 从一次演示变成可持续的日常产能。
企业 AI 落地
场景共建
持续运营
继续了解 Avant
What Avant Does
把 AI 变成企业里的工作能力。
我们与业务团队共同建设和运营 AI：从真实场景出发，接入企业知识与现有系统，定义人机分工，并对上线后的运行负责。
进入工作流
不止回答问题，而是在订单、项目、交付与运营流程中承担明确步骤。
理解这家企业
让 AI 知道目标、有效数据、判断标准、权限和最终责任人。
持续运行
把人的修改与实际结果写回系统，让下一次工作不再从空白开始。
The Gap
AI 已经足够强。难的是让它理解这家企业。
通用模型不知道哪一版资料有效、什么结果算对、谁有最终决定权，也不知道遇到例外该停在哪里。
MODEL
通用模型能力
理解 · 生成 · 分析 · 执行
CONTEXT
企业语境层
目标 · 数据 · 标准 · 权限 · 工作记忆
WORK
真实工作流
订单 · 项目 · 交付 · 运营
Avant 建设中间这一层，让模型能力真正进入业务。
How Avant Works
从一个场景开始，交付到持续运行。
不先做一套庞大平台。先选一个值得解决、数据可用、责任明确的场景。
01
理解现场
和业务负责人一起拆清目标、流程、有效数据与现实限制。
02
共建工作流
工程师接入系统，定义 AI 与人的分工、权限和验收标准。
03
持续运营
监控真实运行，把修改、决定与结果持续写回系统。
工程师与业务团队在同一张桌子上工作。
How It Runs
AI 负责执行，人保留判断。
每个任务都有依据、有状态、有人工闸口。需要承担风险与责任的决定，始终回到人。
任务运行回路LIVE
01读取企业语境READY
02AI 执行RUNNING
03人工确认WHEN NEEDED
04结果写回RECORDED
权限贯穿整个流程
依据可追溯到源文件
与既有 ERP、MES、QMS 共存
关键流程由程序与规则托底
In The Field
能力最终要留在企业里。
业务理解、工程实现与持续运营由同一个交付小组负责。场景稳定后，再从同一套企业语境长出下一个场景。
以上为已落地项目的抽象呈现。