01
产品与场景诊断
- 从现有功能和客户工单里找 AI 场景
- 区分标品能力和项目定制
- 定第一批可以验证的功能
服务内容
让已有的行业经验，成为新的产品能力。
从现状到可以继续用的成果，范围在第一次交流里共同确认。
产品与场景诊断
02
集成设计
- 模型、知识、接口和权限怎么接进现有产品
- 版本、配置和客户差异怎么管
- 避免每个项目分叉成一套代码
03
可复用交付体系
- 标准模块、配置项和交付清单
- 行业模板沉淀成 Kit 或智能体
- 新客户以装配为主，而不是重做
04
工程路径
- 选模型调用方式与部署形态
- 评测集与回归，保证版本可发
- 和阿拉丁产品的衔接方式
05
样板客户
- 选一个真实客户做样板
- 约定验证标准和周期
- 把样板拆成可复制的交付包
06
产品化运营
- 功能如何计价、如何升级
- 实施与二开的边界
- 后续版本谁来维护
服务架构
咨询落到一层一层的能力上。
不是一份放进抽屉的报告。架构、协同和开通方式，都对着可运行的产品来设计。
从这些情况出发
- 现有行业软件
- 客户流程与数据
- 实施经验
- 已有接口
ISV 的 AI 产品层
- 产品边界标品可配置项项目定制
- AI 能力模型调用知识服务智能体行业模板
- 集成业务接口权限数据同步版本管理
- 交付样板应用配置清单验收标准升级路径
交到谁手里
- 可售卖功能→ 写进产品路线
- 交付包→ 新客户复用
- 样板验证→ 下一个版本的依据
依托阿拉丁 AI StackKit 与智能体评测私有化可选
典型情况
销售进门时，客户通常是这样说的。
01
行业软件加上 AI
- 客户的问题
- 客户要求问答、自动填单和审核，团队只能在每个项目里临时接一个模型。
- 我们怎么做
- 把高频场景收成产品能力，统一模型调用、知识和权限，项目只做配置。
新客户开通功能，而不是再开发一遍。
02
项目经验收成模板
- 客户的问题
- 做过很多行业项目，经验留在个人和文档里，下一个项目还是从头设计。
- 我们怎么做
- 拆出标准流程、配置项和验收清单，沉淀为 Kit 或智能体模板。
交付周期随复用下降，差异部分单独管理。
03
选型与架构陪跑
- 客户的问题
- 想自建 AI 平台，又担心和现有产品两套体系、两套运维。
- 我们怎么做
- 按现有架构讨论集成边界，能用阿拉丁能力的不重复建设。
一张集成图和一条可执行的版本计划。
怎么选
和其他做法比，差别在交付物。
按常见做法归纳，方便第一次交流时对齐预期。具体范围以双方确认为准。
| 对比维度 | 每个客户单独定制 | 只做技术培训 | 阿拉丁 ISV 咨询 |
|---|---|---|---|
| 场景从现有产品里长出来 | 看项目经理 | 从功能和客户流程诊断 | |
| 能力可复用 | 代码分叉 | 学完仍要自己设计 | 模块、配置和模板 |
| 与现有软件集成 | 每次重接 | 接口、权限和版本一起设计 | |
| 样板可复制 | 样板拆成交付包 | ||
| 后续客户的交付成本 | 接近重做 | 以装配和配置为主 |
支持 部分支持 / 需额外工作 不支持 / 需自建对比描述的是常见做法，不是对某一家厂商的评价。
- 01产品演进建议与场景清单
- 02系统集成设计与接口责任说明
- 03样板应用验证计划与交付规范建议
成果的形式和深度，在需求交流中共同确认。
推进流程
每一步，都有明确的下一步。
周期和协作方式按项目定。下面是一次咨询通常怎么走。
- 01
澄清问题
对齐业务目标、当前情况与约束，形成明确的咨询问题和服务范围。
需求摘要与范围说明 - 02
规划路径
梳理场景、数据、系统和组织协作，讨论可行方案与取舍。
架构建议与阶段计划 - 03
验证方案
针对约定场景准备样本、环境与标准，复核关键假设和限制。
验证记录与待办清单 - 04
整理交接
总结结论、风险和下一步事项，将成果交给相关业务与技术团队。
交付文档与后续建议
开始之前
预约交流 带上现状，开始一次有效的交流。
建议准备：产品介绍、系统架构、典型客户流程，以及可用于验证的接口和样本。