通用大模型很聪明,却不懂"您"
通用大模型的天花板,从来不是模型本身,而是"它不知道您公司在发生什么"。开箱即用的差距,往往在这 4 件事上暴露。
不懂行业术语
您说"出库单要跑二次审批",它以为您在谈物流;您说"跑一下月度 DSO",它以为您在问天文。没有行业 KB,它就是个旁观者。
不按团队规矩
您要求"函数前注释必须写 @owner",它偏用 @author;您要求"提交前跑单测",它记不住。没有工作流规范注入,它每次都是新手。
记不住上下文
昨天帮您改了 3 个字段,明天完全忘光。每次重新解释,就像每天招一个新实习生。没有长期记忆,没有团队沉淀。
工具不接地气
只会聊天,不会查 Odoo 库、不会调内部 API、不会开 Jira。没有 MCP 工具层,它就是一张嘴 —— 说得好听,做不成事。
辉火云管家:把通用大模型,养成您团队的"资深员工"
我们不卖"更大的模型",我们卖"让小模型变好用"的工程体系。
① 行业知识注入
把您行业的 SOP、合同模板、会计科目、术语表、历史文档沉淀成结构化 KB,通过 RAG / 上下文压缩注入每一次对话。
② 工作流规范
把团队的 Git 提交规范、代码风格、测试门禁、PR 模板、发布流程,编码成 Agent Rules + Skill,强制执行。
③ MCP 工具接入
对接 Odoo、Jira、GitLab、飞书、钉钉、金蝶、ERP 等 30+ 内部系统,让辉火云管家能读能写、不止"聊"。
④ 团队长期记忆
每位员工、每个项目、每次决策,沉淀成可检索的团队记忆。新员工入职 · Agent 自动带上"组织常识"。
⑤ 智能路由
简单任务走轻模型 (Haiku / Glass 7B),复杂任务走 Sonnet / Opus。按任务类型自动选模型,成本降 70%。
⑥ 治理与回放
每次对话留痕、每次工具调用可审计。行为评测、红队演练、回放模拟 —— 企业级 AI 治理从这里开始。
5 步法 · 从试养到深养
沉淀
盘点现有知识:文档、SOP、历史对话、数据库。输出《知识资产清单》。
注入
把知识资产转成 KB / Skill / Rule / Prompt。本地向量库 · 本地部署 · 不出企业。
评测
基线 vs. 增强后的 Agent 在真实任务上的 A/B 测试。输出准确率、幻觉率、工具成功率报告。
回放
把线上真实对话每天做回放,发现新的知识缺口、规则漏洞。每周注入增量。
持久
团队记忆、员工画像、项目上下文持续沉淀 3 个月。Agent 开始"像老员工"。
3 类组织 · 3 种养法
同一套增强体系,在不同组织里长出不同形态的 Agent。核心逻辑不变:把"您的事"教给它。
按深度选养法 · 按月迭代
所有增强数据默认本地化 —— 知识库、向量索引、团队记忆都在您的服务器上。我们提供工具,不碰数据。
小团队 / 个人工作室
把 1 个核心场景 (如客服/代码/文档) 养成可用 Agent。
- 1 个业务场景
- 1 个 MCP 工具接入
- 基础 KB (50 份文档)
- 轻量团队记忆
30–300 人企业
3–5 个核心场景 · 全维度增强 · 上线即有感提升。
- 5 个业务场景
- 10+ MCP 工具
- 行业 KB (300+ 文档)
- 工作流规范强制
- 智能路由降本
行业客户 / 集团
行业专属模型 · 组织级记忆 · 治理闭环 · 红队演练。
- 全组织 Agent 矩阵
- LoRA / 行业微调
- 红队 + 审计
- 模型评测 Dashboard
- 年度运营陪跑
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看看您组织离"会干活的 Agent"还有多远
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