可点击学习路径
从 AI 概念、LLM、Prompt、工具、Agent 到企业落地，按步骤展开理解。
AI 场景诊断 · 垂直业务 Agent · 评测与上线陪跑
把 AI 从员工个人尝试，变成企业可运行的业务流程
5veda.ai 从真实岗位流程出发，帮助企业筛选值得落地的 AI 场景，训练团队形成统一方法，建设可试用的业务 Agent 原型，并用评测与回归机制让效果可衡量、风险可复盘。
试点流程状态
从诊断到试运行
场景诊断已完成
Agent 原型试运行
评测基线已建立
人工兜底已接入
失败案例库持续更新
示例评测指标
任务完成率
人工接管率
错误回复率
业务采纳率
AI101 交互讲座
让客户边看边学，先建立 AI 共同语言
AI101 不是静态课程介绍页，而是一套可点击的入门体验：客户可以自己试 Token、拼 Prompt、理解 Agent 任务拆解，再看到企业落地路线图。
两个现场模拟器
用 Token simulator 和 Prompt builder 让客户直接体验 AI 的工作方式。
企业落地路线图
把课程自然连接到工具选型、工作流改造、Agent 试点和系统集成。
落地卡点
企业 AI 落地，通常不是卡在模型，而是卡在流程
很多企业已经有人在用 AI，但很少有人知道怎样把零散尝试变成可复用、可管理、可评测的组织能力。
场景太多，不知道先做哪个
销售、客服、运营、研发、财务都能想到 AI 用法，但缺少判断标准：业务价值多大、数据是否可用、流程是否稳定、风险是否可控、上线后如何验收。
员工都在试，但方法不统一
有人会写提示词，有人只会问一句话；有人把 AI 当搜索，有人把 AI 当助理。输出质量、引用来源、数据边界和复盘方式都不一致。
Demo 能演示，但进不了日常工作
很多原型没有接入真实资料、业务系统、权限、审批、日志和人工兜底，最终只能停在一次性演示。
效果说不清，风险留不住
AI 回答错了、漏了、编了，如果没有任务集、失败案例库和回归评测，就无法判断下一版到底有没有变好。
适合对象
我们更适合这些企业和团队
5veda.ai 更适合已经意识到 AI 有价值，但需要把第一批场景、流程、团队方法和验收机制做清楚的组织。
传统企业老板 / 管理层
想推动 AI，但不想买一堆工具后没人用，也不想被大而全方案绑架。
销售、客服、运营负责人
团队每天有大量重复研究、沟通、整理、跟进和复盘工作，希望先从一个流程提效。
IT / 数字化负责人
需要把 AI 接入企业知识、权限、审批、日志和内部系统，而不是让员工各用各的。
成长型企业团队
没有大厂级 AI 团队，但希望用较小投入建立可复制的方法。
服务入口
从一次诊断开始，逐步进入真实业务
不从大而全平台开始，而是先选择边界清楚、频率较高、风险可控、容易评测的流程。
业务 Agent 原型与评测上线
2-6 周适合：已经找到具体流程，希望做出可试用业务 Agent 的企业
Agent 职责定义
工具 / 数据 / 权限接入方案
可试用原型
任务评测集
观测与迭代计划
落地方法
五步把 AI 放进业务现场
围绕真实任务、工具权限、评测标准和上线运营建立闭环，而不是停留在一次演示。
诊断业务场景
梳理岗位任务、流程节点、数据来源、系统入口、人工判断点和潜在风险。
选择第一个试点
用价值、频率、数据可得性、流程稳定度和风险可控性排序，不从最大最难的场景开始。
重写 AI 工作流
明确哪些步骤由人完成，哪些步骤由 AI 辅助，哪些可自动执行，哪些必须人工确认。
建设 Agent 原型与评测集
接入必要知识和工具，沉淀真实任务样本，建立任务完成率、错误率、人工接管率等基线。
上线试运行与复盘迭代
记录使用日志、失败案例、人工反馈和业务结果，按版本持续优化。
典型场景
从一个高频、可衡量、风险可控的场景开始
每个场景都需要写清输入、Agent 做什么、人做什么、怎么评测，才能从演示进入业务现场。
销售线索研究 Agent
- 输入
- 目标客户名单、官网、新闻、公开资料、历史 CRM 记录
- Agent
- 整理客户背景、识别切入点、生成拜访问题和邮件草稿
- 人
- 确认优先级、修正话术、推进客户关系
- 评测
- 信息准确率、研究耗时、邮件回复率、销售采纳率
客服知识库助手
- 输入
- FAQ、产品文档、历史工单、政策说明
- Agent
- 回答常见问题、引用来源、识别无法回答的问题
- 人
- 审核高风险回复、补充知识库
- 评测
- 命中率、错误回复率、人工接管率、客户满意度
运营流程助手
- 输入
- SOP、表格、系统记录、群消息、会议纪要
- Agent
- 生成任务清单、检查遗漏、提醒下一步、整理周报
- 人
- 确认关键决策和异常处理
- 评测
- 遗漏率、处理时间、返工次数、执行准时率
企业知识管理助手
- 输入
- 内部文档、项目资料、合同模板、制度规范
- Agent
- 检索答案、生成摘要、提取行动项、标注引用来源
- 人
- 确认重要结论、维护知识库
- 评测
- 引用准确率、搜索时间、重复问答减少量
评测与回归
没有评测，就没有可持续上线的 Agent
真实任务会遇到资料缺失、表达不清、系统异常、权限不足和模型幻觉。评测集与失败案例库能让每次迭代都有证据。
任务结果
- 任务完成率
- 关键字段正确率
- 引用来源准确率
- 输出格式合规率
风险控制
- 幻觉率
- 越权尝试次数
- 高风险回复拦截率
- 人工接管率
业务效率
- 平均处理时间
- 人工修改比例
- 重复问题减少量
- 团队采纳率
运营反馈
- 失败原因分类
- 常见缺失资料
- 需要补充的工具能力
- 下一版迭代优先级
交付物
客户最终拿到的是流程能力，不是一份空泛方案
AI 场景机会清单
30 / 60 / 90 天路线图
岗位 AI 工作流草图
Agent 职责说明书
数据与工具接入清单
权限与人工兜底设计
任务评测集
失败案例库
试运行报告
版本迭代建议
我们不会把 AI 落地说得过于简单
不承诺一次培训就完成 AI 转型。培训只是开始，真正的落地需要流程、数据、权限、评测和持续运营。
不建议一开始做大而全平台。第一阶段应该从一个高频、边界清楚、可评测的流程开始。
不让 AI 绕过业务负责人。高风险动作必须有人类确认，关键业务判断必须可追溯。
不把 Demo 当上线。Demo 只是验证想法，上线需要日志、失败案例、人工兜底和迭代机制。
不做 coding 领域产品定位。5veda.ai 的核心是业务型 Agent，不是代码生成工具公司。
FAQ
常见问题
5veda.ai 是 AI 培训公司吗？
不只是培训。培训解决的是员工会不会用；我们更关注企业能不能把 AI 放进真实业务流程。因此我们会同时做场景诊断、岗位工作流设计、Agent 原型、评测机制和上线复盘。
我们已经在用 ChatGPT / Coze / Dify，还需要你们吗？
这些工具都可以继续使用。5veda.ai 的价值不是替代工具，而是帮助企业判断哪些场景值得做，怎样设计流程，如何接入知识和权限，怎样评测效果，以及如何让团队形成统一方法。
第一步应该做什么？
建议从场景诊断开始。先找出 1-3 个边界清楚、频率较高、风险可控、容易评测的场景，再决定是做训练营、工作流改造，还是 Agent 原型。
多久能看到结果？
场景诊断通常 1-2 天可以形成初步路线图；岗位训练营通常 1-2 周；一个边界清楚的业务 Agent 原型通常 2-6 周可以进入试运行。
怎么判断 Agent 有没有效果？
我们会把真实任务沉淀成评测集，记录任务完成率、错误率、人工接管率、处理时间、人工修改比例和业务采纳率。每次迭代都要能和上一版比较。
从 30 分钟场景诊断开始
带着一个真实业务流程来，我们一起判断它是否值得成为第一个 AI 试点。
邮件会自动带上预约主题。你也可以在邮件中补充团队规模、当前 AI 尝试、最想解决的问题和是否已有明确场景。