AI 工作流编排平台
FDE 工程师快速把大模型封装成业务可用的 AI 应用，针对行业合规、风控、知识管理场景深度优化。
交付实施
FDE 团队驻场亲手搭，从模型选型、Prompt 工程、Agent 编排到生产集成，全栈交付。不外包、不转包、不写 PPT。
全栈交付底座
不是 PPT，是已上线的系统。FDE 团队驻场亲手搭 — 从模型选型、Prompt 工程、Agent 编排到生产集成，四大平台支撑全栈交付，不外包、不转包。
AI 网关
企业 AI 运行治理底座。统一管理模型、员工与生产 Agent，把 MCP、Skills、权限、成本和审计纳入同一控制面。
MaaS 模型即服务
私有化模型服务平台。支持多个大模型的统一部署、版本管理、性能监控、灰度发布 — 数据不出域、信创合规。
Agent 平台
基于开源项目开发的企业版工具集。专为行业客户合规与安全场景定制，让 AI Agent 在企业环境中安全可靠地运行。
方法论与标准对齐
每一项服务能力都以成熟的工程方法论为支撑、以体系化标准为约束，确保方案可落地、可验证、可持续演进。
服务机制与重点方向
模数共振服务团
牵头组建「模数共振」联合服务团队，打通模型能力与行业数据，形成一体化应用服务。
算电协同服务团
联合上下游伙伴打造算力与电力协同的一体化解决方案，保障大规模部署的经济性与可持续性。
软硬件适配 / 多模型协同
聚焦软硬件适配、多模型协同等重点技术难题开展靶向攻关，确保方案在不同环境中稳定落地。
FDE 团队
组建前线部署工程师（FDE）团队扎根用户现场，驻场亲手交付，快速响应业务需求。
核心方法论支撑
AI 原生应用的关键要素
覆盖模型、框架、提示词、RAG、记忆、工具、网关、运行时、可观测、评估、安全等 11 个关键要素。
AI 应用开发框架
掌握智能体定义、主流开发范式与工程实践指南。
AI 工具
深入理解 Function Calling 的局限与 MCP 协议，实现工具标准化接入。
AI 应用运行时
从云原生到 AI 原生的运行时演进，覆盖 AgentRun 与沙箱隔离。