想做 AI，却难落地
- 不懂技术，也养不起 AI 工程师；试了扣子、Dify，照着教程仍搭不出能跑通业务的方案。
支持主流 AI 模型与企业协作平台
- 企业微信
- 飞书
- 扣子
- Dify
- Anthropic
- Claude
- ChatGPT
- Kimi
- 通义千问
AI 热潮之下，中小企业落地仍有三道关
真正的难点，不是 AI 能力不够，而是如何将“技术能力”转化为“可交付、敢上线、可持续运营”的业务能力。
Demo 能跑，生产难上
- 演示能跑，一接真实客户和订单就怕答错、漏单；没人兜底，只能一直停在试用。
成功上线，效果难稳
- 模型、提示词或业务一变，原本能跑的就崩；没人持续监控维护，AI 很快变成废铁。
三种落地方式，差别在谁对结果负责
自己搭交付能力，项目外包交付系统，TranFu 交付持续运行的业务结果。
| 关键差别 | 自己搭 | 找外包做工具 | TranFu 交付 |
|---|---|---|---|
| 交付物 | 一堆能力 / 半成品 | 一套工具 / 一个系统 | 能上线运行的 AI 数字员工 |
| 要不要你懂技术 | 要，且要持续投入 | 要懂、能提需求、会验收 | 不用，你只做业务决策 |
| 对"上线出错"负责吗 | 自己负责 | 验收后甩锅给你 | 我们负责，达不到指标继续调 |
| 收费方式 | 时间 + 平台订阅费 | 一锤子项目费 | 诊断 + 建置 + 月度运维 |
| 上线之后 | 自生自灭 | 额外收费 / 失联 | 持续迭代，问题转永久改进 |
四步落地法：先跑通真实闭环，再放大业务价值
不画大蓝图，不堆功能。先跑通最小闭环，再逐步放大。
诊断
约30分钟摸清你的工作流，界定哪些环节可被 Agent 化、哪些必须留人，并和你一起定义可衡量的成功指标。
薄切片建置
约1-2周先建最细的一条端到端真实链路，让真实数据完整跑通——一次性的设计风险，只有数据真流过才会暴露。
上线 + 验收
约2-3周按第一步定的成功指标验收，达不到我们继续调、不另收费。对结果负责，是写进合作里的，不是口号。
持续迭代
长期执行每一个线上出现的问题，都转化为一条永久改进。模型变、需求变，我们持续把数字员工养得越来越好。
AI 落地诊断器 60秒，找到这条工作流的 AI 落点起点
完成三步，快速生成 AI 落地方案：流程诊断、数字员工设计、ROI 测算、报价与实施里程碑。
诊断使用数据
累计诊断326份
近 7 天新增48份
覆盖行业8个
- 电商 / 零售31%
- 专业服务 / 咨询24%
- 教育 / 培训19%
- 制造 / 供应链14%
- 软件 / SaaS5%
- 餐饮 / 本地生活3%
- 医疗 / 健康2%
- 其他行业2%
请简单描述一下这条工作流（至少 10 个字）
至少选择一个目标
正在分析你的工作流……
按交付阶段定价，三档清晰：诊断、落地、长期运维
先诊断，再决定。诊断费可抵后续交付，让每一分投入都看得见结果。
交付内容
- 上门 / 远程梳理你的工作流
- 可 Agent 化边界与成功指标定义
- 一份结构化落地诊断报告
- 对应的数字员工设计与报价方案
- 诚实标注 AI 做不到、需人工兜底处
交付内容
- 建置一个可用的 AI 数字员工
- 接入你的真实渠道与数据
- 薄切片先跑通，再逐步放量
- 按成功指标验收，不达标继续调
- 上线培训 + 30 天免费保修期
交付内容
- 多工作流 / 跨部门数字员工编排
- 专属交付负责人 + 持续迭代
- 每个线上问题转为永久改进
- 对长期结果负责，按月复盘指标
- 优先响应 + 模型升级跟进
以上为国内示意区间，最终价格以诊断方案为准。我们会在诊断后给出明确报价，绝不在没摸清工作流前喊价。
这些"反复占用人力"的工作流，都可以交给数字员工
只要是规则相对清晰、重复发生、有据可循的流程，多半都能 Agent 化。下面是常见的可交付类型。
对外服务
客户咨询应答
7×24 回复售前售后高频问题，复杂问题及时转人工，不漏单、不冷场。
增长转化
销售线索跟进
自动完成线索分级、首触与定时跟进，高意向线索及时交给销售。
内容
内容批量生产
商品文案、推文、客服话术、SOP，按品牌调性批量产出再人工把关。
数据
数据周报 / 日报
从多个来源拉数、清洗、生成带洞察的周报，到点自动发群。
协同
工单处理 / 分派
自动识别工单类型、提取要素、分派到对应人或自动闭环。
组织
招聘初筛
简历筛选、初步沟通、面试约时，把 HR 从重复筛人里解放出来。
供应链
进销存提醒
库存预警、补货提醒、对账异常提示，盯着数字替你操心。
定制
更多 · 一事一议
没列到的也别急——只要重复发生、有规律，先来一份诊断看看。
三个真实案例，看数字员工如何落地。
从服务、增长到数据协同，用典型场景说明交付内容、人工边界和可衡量结果。
家居电商 · 售前客服数字员工
- 原状况：跟进慢，第 2、3 次触达易遗漏
- 交付：接入微信与店铺后台，自动答疑
- 边界：议价与升级投诉转人工
结果约 7 成咨询自动处理
教育机构 · 招生线索跟进员
- 原状况：线索多但跟进慢，第 2、3 次触达易遗漏
- 交付：自动分级、跟进、生成话术并提醒
- 边界：报价与最终成交由课程顾问完成
结果每天省约 2 小时
专业服务 · 周报数据数字员工
- 原状况：手工周报每周耗时 1 人天
- 交付：自动拉数、清洗、生成周报并发群
- 边界：异常解读与决策由人工复核
结果周报工时约 8h→1h
我们更愿意先把丑话说在前面
做 AI 交付最容易出事的，是把“能算的”包装成“承诺的”。这几条，是我们对自己也对你立的规矩。
ROI 是估算，不是承诺
诊断器与方案里的省人时、省成本，都是基于你输入数据的推算口径，会明确标注，绝不当作保证收益呈现。
明确标注 AI 做不到的地方
每条工作流里都有 AI 现在做不好、必须人工兜底的部分。我们会主动列出来，而不是藏起来等出事。
不夸大自动化率
不喊“全自动”“替代所有人”。能自动化多少就说多少，剩下的人机如何交接也讲清楚。
先薄切片真实验证再扩大
先用最小真实链路撞现实，跑通了、达指标了，再放量。绝不一上来铺大摊子赌一把。
先聊 30 分钟把问题、投入和可行性一次讲清楚
讲清现状
找出最重复、最耗时的关键环节。
评估可行性
判断是否适合 Agent 化、投入是否合理。
明确下一步
说明值不值得做，以及接下来怎么走。
已收到，谢谢你！
，TranFu 会在 30分钟内联系你。