深圳匠厂科技有限公司
企业 AI 落地专家
深圳匠厂科技有限公司
Artisan Factory
企业 AI 落地专家
咨询 · 产品 · 实施 · 培训 · 运营
匠厂帮助企业把重复、规则明确、跨系统操作的工作，开发成可运行、可管理、可持续优化的 AI 智能体。
1. 客户为什么需要 AI 智能体
很多企业已经买了 ERP、CRM、WMS、TMS、财务系统，也尝试过各类 AI 聊天工具，但一线员工的感受往往是：系统越来越多，重复劳动并没有明显减少。
您可能正在面对这些日常
- 员工每天在多个系统、网页、Excel、邮箱、企业微信之间来回切换
- 大量时间花在查询、复制、核对、录入、生成表格、发送通知上
- 老员工的经验在脑子里，新员工上手慢、容易出错
- 各系统各自运转，流程之间的衔接仍靠人工串联
- 普通 AI 聊天工具能回答问题，却不能真正进入业务流程去执行
- 传统 RPA 能按步骤点击，但不擅长理解文本、文档、异常和业务语义
企业真正需要的，不是“多一个聊天窗口”
而是 AI 能理解业务语境 + 技能能稳定执行 + 人工能把关 + 过程可追溯 的组合能力。
匠厂要解决的不是“有没有 AI”，而是“AI 能不能进入真实业务流程，帮员工少做重复工作”。
2. 匠厂能帮企业做什么
匠厂面向企业的实际业务流程，提供从咨询到落地、从开发到运营的一体化服务。以下能力可按需组合，不必一次性全部采购。
2.1 AI 智能体开发
围绕具体业务流程开发智能体，覆盖查询、核对、录入、生成、提醒、跟进、对账、审核等高频动作。每个智能体对应一类可验收的业务任务，而不是泛泛的“AI 助手”。
2.2 企业知识库与问答助手
将 SOP、操作手册、制度文件、产品资料、合同模板等整理为可查询、可引用的企业知识库，让员工用自然语言快速找到准确答案，减少反复询问和翻找文档的时间。
2.3 RPA / 网页 / 桌面自动化
在客户授权范围内，操作网页后台、系统界面、表格和文件，处理重复点击和录入。适合规则相对固定、界面稳定的操作环节。
2.4 系统集成与数据处理
对接 ERP、CRM、WMS、TMS、财务系统、平台后台、Excel、邮件等数据源，打通信息孤岛，让数据在流程中自动流转，减少人工搬运。
2.5 咨询、实施、培训与运营
匠厂不只交付工具。我们从流程梳理、方案设计、技能开发、上线培训到后续迭代，与客户团队一起落地，确保智能体真正用起来、持续优化。
3. 我们的落地方式
匠厂采用 “理解—执行—连接—把关—追溯” 五层方法论，让 AI 智能体在可控边界内参与日常工作：
| 层级 | 职责 | 说明 |
|---|---|---|
| AI 负责理解 | 文本、文档、表格、用户指令、异常描述 | 读懂业务语境，而非机械匹配关键词 |
| 技能负责执行 | Python 技能、OpenClaw、RPA、API 调用 | 稳定、可复现地完成具体操作 |
| 系统负责连接 | ERP、CRM、WMS、网页后台、邮件等 | 打通跨系统数据与操作链路 |
| 人工负责把关 | 高风险动作必须人工确认 | 发送、提交、付款等关键节点不自动放行 |
| 日志负责追溯 | 每次执行保留完整记录 | 便于复盘、审计和问题定位 |
我们的实施原则
- 不追求一上来就全自动：优先从高频、规则明确、可复核的流程试点
- 高风险动作必须人工确认：智能体生成草稿或执行预备动作，由人审核后再放行
- 每次执行保留日志：做了什么、改了什么、结果如何，全程可查
- 小步快跑、持续迭代：先跑通一个场景，验证价值后再扩展
这套方式让客户觉得 靠谱、可控——不是让 AI 乱操作系统，而是让智能体在明确边界内辅助员工完成重复工作。
4. 典型行业解决方案
匠厂已按行业和职能沉淀多个智能体能力组。以下是将能力翻译为客户能直接理解的业务场景，实际项目会根据客户流程重新组合和开发。
4.1 物流与货代
客户痛点
- 询价信息分散在微信、邮箱、Excel，整理费时
- 查轨迹、查舱位、查费用占用大量机械查询时间
- 客户催问多，异常发现往往偏晚
- 对账依赖人工逐行核对，差异定位慢
- 新人难快速熟悉各渠道和操作流程
可落地智能体
- 询价整理智能体
- 报价草稿智能体
- 运单轨迹查询智能体
- 异常提醒智能体
- 对账差异标记智能体
- 单证/资料核对智能体
价值
减少机械查询、提高异常发现及时性，让业务员把时间放回客户沟通和异常处理。
4.2 跨境电商
客户痛点
- 多平台、多店铺、多后台频繁切换
- SKU 多，Listing 和商品资料维护压力大
- 客服多语言、多时区，回复质量不稳定
- 订单异常、物流停滞、售后退款容易遗漏
- 广告、销售、库存数据分散，难以及时汇总
- 管理层看不到统一、及时的经营情况
可落地智能体
- Listing 生成与优化智能体
- 评论分析与回复草稿智能体
- 竞品监控智能体
- 库存预警智能体
- 店铺绩效巡检智能体
- 经营日报智能体
价值
减少重复运营动作、提高资料整理效率，帮助团队更快发现异常。
4.3 制造业
客户痛点
- 订单、采购、库存、生产、质检、财务数据分散在不同系统
- 供应商报价比对依赖人工，效率低
- 技术资料、质检报告、出口单证审核耗时
- 缺料、交期、库存异常发现慢
- ERP 已有，但跨系统录入和核对仍靠人
可落地智能体
- 供应商报价比对智能体
- 物料需求计算智能体
- 采购交期跟进智能体
- 技术/质检文件审核智能体
- 出口单证校验智能体
- 生产日报/经营日报智能体
价值
提升采购、计划、质检、单证、财务等环节的人效，将流程经验沉淀为可复用的技能。
4.4 财务与对账
客户痛点
- 发票、账单、对账表格式不统一，整理工作量大
- 财务月结期间核对压力大
- 重复计费、漏录、金额差异需人工逐项查找
- 应收应付、账龄、催款依赖人工跟进，容易遗漏
可落地智能体
- 发票识别智能体
- 对账差异标记智能体
- 应收逾期提醒智能体
- 费用分摊智能体
- 财务报表摘要智能体
价值
加快对账整理与差异定位，让财务人员把精力集中在判断和沟通上。
4.5 企业内部知识助手
- ERP 操作手册问答
- 员工制度问答
- 产品资料问答
- SOP 查询
- 新员工培训助手
价值
减少“问老员工”的依赖，加快新员工上手，让制度和产品知识随时可查。
5. 脱敏案例与典型场景
以下案例基于匠厂服务过的业务场景类型整理，已做脱敏处理，不代表某一具体客户的公开授权案例，也不包含可核实的具体数据。 目的是帮助您判断：类似流程是否适合用智能体落地。
脱敏案例 1：货代企业批量查轨迹与异常提醒
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 客户背景 | 中型国际货代企业，日均处理数百票运单，业务员需频繁向客户反馈物流状态 |
| 原流程 | 业务员逐票登录船公司/航司网站或第三方平台查询轨迹，手工记录后回复客户；异常往往在客户催问时才发现 |
| 主要痛点 | 机械查询占用大量时间；异常发现滞后；同一客户多次催问增加沟通成本 |
| 匠厂方案 | 开发运单轨迹查询智能体，按批次自动查询并汇总状态；对超时未更新、状态异常等情形生成提醒清单 |
| 人工确认节点 | 异常提醒发送给客户前，由业务员确认内容；不自动对外发送 |
| 上线后可观察变化 | 机械查询时间明显减少；异常项更早进入待处理列表；业务员回复客户时可直接引用汇总结果 |
| 适用边界 | 需客户提供可查询的运单号和授权访问方式；部分船公司/渠道查询规则可能需单独适配 |
脱敏案例 2：货代企业询价整理与报价草稿
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 客户背景 | 货代企业，销售团队每日收到大量询价，信息来源包括微信、邮件和 Excel |
| 原流程 | 销售从各渠道复制询价信息到 Excel，手工核对起运港、目的港、柜型、货量等字段，再查询运价表生成报价 |
| 主要痛点 | 询价信息格式不统一，整理耗时；报价草稿重复劳动多；新人不熟悉渠道和价格结构 |
| 匠厂方案 | 开发询价整理智能体，从多渠道提取并标准化询价字段；结合运价规则生成报价草稿供销售审核 |
| 人工确认节点 | 报价发送前必须由销售确认金额和条款；智能体不自动对外报价 |
| 上线后可观察变化 | 询价整理效率提高；报价草稿生成更快；销售可将更多时间用于客户沟通和议价 |
| 适用边界 | 需客户提供历史询价样例和运价规则；复杂或非标询价仍需人工判断 |
脱敏案例 3：财务对账表自动整理与差异标记
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 客户背景 | 有跨境或物流业务的企业，每月需与多家供应商/承运商对账，账单格式各异 |
| 原流程 | 财务人员下载各渠道账单，手工整理为统一格式，逐行与内部系统数据核对，标记差异后逐笔追查 |
| 主要痛点 | 账单格式不统一，整理工作量大；月结期间压力大；差异项定位慢，容易遗漏 |
| 匠厂方案 | 开发对账整理智能体，自动识别并归一化账单格式；按规则比对内部数据，输出差异清单供财务复核 |
| 人工确认节点 | 差异项的处理结论、调账和付款动作均由财务人员确认后执行 |
| 上线后可观察变化 | 对账表整理时间缩短；差异项定位更快；财务人员可集中精力处理有争议的条目 |
| 适用边界 | 需客户提供历史账单样例和内部对账规则；首次上线建议从 1–2 个渠道试点 |
典型场景 4：制造企业供应商报价比对与采购建议
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 客户背景 | 制造企业，采购部门定期向多家供应商询价，需比对价格、交期、付款条件等 |
| 原流程 | 采购员收集各供应商报价（邮件/Excel/微信），手工填入对比表，逐项核对后提交采购经理审批 |
| 主要痛点 | 报价格式不统一，整理费时；历史报价难追溯；新人不熟悉比价维度和供应商特点 |
| 匠厂方案 | 开发供应商报价比对智能体，自动提取并标准化报价字段，生成对比表和采购建议草稿 |
| 人工确认节点 | 最终采购决策和下单由采购经理确认；智能体仅提供整理和建议，不自动下单 |
| 上线后可观察变化 | 报价比对整理效率提高；采购建议更有据可查；经验可沉淀为可复用的比价规则 |
| 适用边界 | 需客户提供报价样例和比价维度；战略采购、非标物料等复杂决策仍需人工判断 |
6. 为什么不是普通聊天机器人，也不是传统 RPA
| 对比项 | 普通 AI 聊天工具 | 传统 RPA | 匠厂 AI 智能体 |
|---|---|---|---|
| 主要能力 | 回答、生成文字 | 按固定步骤点击 | 理解业务 + 调用技能执行 |
| 是否能操作流程 | 需要人自己操作 | 能操作但理解弱 | 可理解、可执行、可审核 |
| 适合场景 | 问答、写作 | 固定页面操作 | 跨系统、跨文档、跨流程的业务任务 |
| 风险控制 | 依赖人工判断 | 脚本异常需维护 | 人工确认 + 日志追溯 + 异常回退 |
| 价值重点 | 给建议 | 替代点击 | 让智能体参与日常工作 |
匠厂不是让 AI 直接盲目操作系统，而是把 AI 理解能力、Python 技能、OpenClaw 自动化、RPA/API 集成和人工审核 组合起来，让智能体在可控边界内处理真实工作——能读懂业务、能执行动作、能留痕追溯、关键节点有人把关。
7. 从一个小场景开始试点
您不需要一开始就做大平台或全面自动化。匠厂建议从 一个高频、规则清楚、容易验收 的小场景开始，验证价值后再逐步扩展。
建议试点场景
- 批量查轨迹
- 报价表整理
- 对账差异标记
- ERP / SOP 问答
- 订单信息提取
- 客服回复草稿
- 经营日报生成
试点流程
- 需求访谈 — 了解业务流程、痛点和现有系统
- 流程拆解 — 明确输入、输出、判断规则和异常处理
- 样例数据确认 — 用真实样例验证方案可行性
- 智能体开发 — 按确认方案开发并内部测试
- 小范围试运行 — 在 1–2 个岗位或班组试用
- 人工反馈与优化 — 根据使用反馈调整规则和交互
- 正式上线和培训 — 编写操作说明，培训相关人员
试点周期通常为数周，具体取决于流程复杂度和数据准备情况。先跑通、再扩展，降低决策风险。
8. 我们如何交付
客户购买后，将收到可落地、可验收的交付物，而不只是概念方案：
| 交付物 | 说明 |
|---|---|
| 需求调研与流程梳理文档 | 记录业务流程、痛点和优化目标 |
| 智能体方案设计 | 明确每个智能体的职责、输入输出和人工确认节点 |
| Python 技能 / OpenClaw 自动化流程 | 可运行的智能体程序 |
| 知识库或规则库配置 | 企业知识、业务规则的标准化配置 |
| 数据处理模板 | 对账表、报价表等标准化模板 |
| 执行日志与异常记录 | 每次执行的完整记录，便于审计和复盘 |
| 用户操作说明 | 面向业务人员的简明操作指南 |
| 培训与试运行支持 | 上线初期的现场或远程培训 |
| 后续迭代维护建议 | 扩展场景和优化方向的建议 |
9. 常见问题
1. 我们已经有 ERP / CRM / WMS，还需要智能体吗？
需要。现有系统解决的是“数据存储和单点操作”，但跨系统、跨文档、跨渠道的衔接往往仍靠人工。智能体负责把这些衔接工作自动化，让系统之间的流程跑起来，而不是替代现有系统。
2. 没有 API 能不能做？
可以。很多企业的内部系统或合作方平台并未开放 API。匠厂可通过 RPA、网页自动化、文件导入导出等方式，在授权范围内完成对接。是否可行，需结合具体系统和操作界面评估。
3. 会不会影响现有系统？
不会。智能体在授权范围内操作，不修改系统底层数据结构和权限体系。高风险动作设置人工确认，避免误操作。建议先在测试环境或沙箱账号上验证。
4. 数据安全吗？
匠厂重视数据安全。项目数据仅在客户授权范围内使用，可按需部署在客户内网或私有环境。具体安全要求可在需求阶段书面约定。
5. 是不是要一次性把所有流程都自动化？
不需要，也不建议。我们推荐从小场景试点开始，验证效果后再逐步扩展。一次性全面自动化风险高、周期长，不符合务实落地原则。
6. 智能体会不会乱操作？
不会。匠厂的设计原则是：高风险动作必须人工确认，每次执行保留日志。智能体生成的是草稿、清单或预备动作，关键决策由人做出。
7. 和 RPA 有什么区别？
传统 RPA 擅长按固定步骤点击，但不擅长理解文本、文档和业务语义。匠厂的 AI 智能体结合了 AI 理解能力和技能执行能力，适合跨系统、跨文档、需要判断的业务任务。两者可互补使用。
8. 多久能看到效果？
简单、规则明确的试点场景，通常数周内可完成开发并试运行。复杂流程或需多方协调的项目周期会更长。我们会在需求访谈后给出初步时间预估。
9. 没有标准流程能不能做？
有一定挑战。智能体需要明确的输入、输出和判断规则。如果流程完全因人而异、没有样例数据，建议先从相对规范的子流程入手，或与匠厂一起梳理流程后再开发。
10. 能不能先做一个试点？
可以，而且我们推荐这样做。从一个高频、重复、可复核的小场景开始，成本低、风险可控、容易验收，是大多数客户的首选路径。
10. 匠厂智能体能力库
截至当前，匠厂已按行业和职能沉淀多个智能体能力组，可作为方案设计和交付开发的参考资产。能力库不是固定套餐，实际项目会根据客户流程重新组合和开发。
| 能力组 | 能力数量 | 适用方向 | 查看详情 |
|---|---|---|---|
| client-ecommerce | 10 | Amazon 跨境电商 | README |
| client-ecommerce-taobao | 30 | 淘宝电商 | README |
| client-ecommerce-tmall | 14 | 天猫电商 | README |
| client-logistics | 123 | 物流与货代 | README |
| client-marketing | 16 | 市场营销 | README |
| client-hr | 8 | 人力资源 | README |
| client-edu | 18 | 教育行业 | README |
| client-finance | 29 | 财务与对账 | README |
| client-manufacturing | 68 | 制造业 | README |
| 合计 | 316 |
11. 适合与不适合
建立合理预期，有助于双方高效合作。
适合
- 重复、高频、规则相对明确的业务流程
- 需要跨系统、跨网页、跨表格处理的任务
- 有样例数据和人工复核机制
- 愿意从小场景试点，逐步扩展
- 希望把经验沉淀为流程和技能，而非依赖个人
不适合
- 完全没有流程、没有样例数据可参考
- 希望 AI 立刻替代所有相关岗位员工
- 不愿意提供测试账号或样例资料
- 高风险动作不愿设置人工确认节点
- 期望不维护、不迭代的一次性项目
12. 联系我们
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