EasyZ · 研究型 AI 落地团队

难解的问题,研究着做

复杂场景 AI 落地 · 来自顶尖院校的研究型小团队

我们只做一件事

把 AI 落进真实的业务里。非标场景、复杂数据、不确定的技术路线——这才是我们擅长的。

The Problems

你来找我们,是因为这类问题

01

你的业务流程非标,套不进任何标准 SaaS市面上的 SaaS 都是为通用场景设计的,你的业务有独特的审批流、数据逻辑、合规要求——套用标准产品等于削足适履。

02

你的数据结构复杂,通用模型理解不准产品手册、技术文档、内部知识库……格式混乱、专业术语多,直接接入大模型效果惨不忍睹,需要专门的知识工程。

03

你想用 AI,但不知道哪个环节用、效果能不能保证听了很多 AI 案例,但回到自己业务里,不知道哪里该用 Agent、哪里该用 RAG、哪里根本不该用 AI。

04

你试过别的方案,但效果没达到预期之前做过尝试,但准确率上不去、成本下不来、维护困难——需要一个能从底层重新思考的团队。

Our Approach

我们怎么做

01

理解问题

不是接需求文档,是和你一起搞清楚问题边界

我们不接过来就开工。先花时间和你一起把问题拆开:真正要解决的是什么、边界在哪、什么算成功。很多项目失败不是技术不行,是一开始就没搞清楚要什么。这一步我们宁可慢,也要对齐。

02

方案研究

评估技术路线、做小规模验证,不拍脑袋

确定方向后,我们会评估几条技术路线,用小规模数据做验证,而不是拍脑袋选一个就上。哪里该用 Agent、哪里该用 RAG、哪里根本不该用 AI——用实验数据说话,把风险提前暴露。

03

工程交付

交付能跑的系统,不是 PPT

研究结论要变成能在你业务里跑起来的系统。我们做工程化落地:可部署、可维护、有日志、有兜底机制。交付的是能上线的东西,不是一份演示 PPT 或者一个跑不稳的原型。

04

持续迭代

跑起来之后才是真正考验,我们陪着调

系统跑起来才是真正考验的开始。真实数据会暴露预想不到的问题,效果需要持续调优。我们不做完就走,会陪着一起看数据、改策略、迭代到达标为止。

Case Studies

代表案例

以下案例均已脱敏,数据来自真实交付

Case 01科技 / 开发者工具

编程语言生态库迁移工具

为华为自研编程语言仓颉打造跨语言库自动迁移系统,结合 RAG 与 Agent 技术,参考 Codex、AlphaCode 等论文方法,实现从源语言到目标语言的自动化代码重写。

了解研究过程
80%+
库迁移自动化率

·单库迁移耗时从数周压缩至数小时

·编译通过率 85%+,多轮自检后自动修正

·已成功迁移数十个项目,获社区贡献奖

RAG Pipeline代码解析AST编译器集成自检Agent论文方法复现
Case 02金融科技

证券中台管理系统 AI 化改造

覆盖智能授权、智能推文、智能整合三个核心场景,非侵入式叠加在现有系统之上。

了解改造过程
70%+
权限审批周期缩短

·理财产品推文生产:从 1-2 小时缩短至 10 分钟内

·业务问题查询:从平均 30 分钟缩短至 1 分钟内

·三场景模块化交付,可按需独立上线

Multi-source RAGLLM内容生成权限规则引擎私有化部署
Case 03制造业

激光加工设备企业智能客服

接入 30+ 份产品文档,7×24 小时自动响应,外部采购商选型与故障排查问题自动解决。

75%+常见问题自动解决率

30+ 份产品文档入库,覆盖选型与故障排查全场景

7×24 小时自动响应,无人值守持续运行

多轮对话支持复杂问题逐步排查

RAG私有化LLM工单系统集成多轮对话Agent
Case 04外贸 / 跨境电商

出海企业海外获客自动化系统

端到端覆盖目标客户识别、个性化开发信生成、自动触达与线索跟进全链路。

3x+客户开发效率提升

端到端自动化:从客户识别到线索跟进全链路覆盖

多语言开发信生成,适配不同区域市场

与现有 CRM 系统无缝集成

OpenClaw多语言LLM自动化WorkflowCRM系统集成
Live Demo

上手点一点,看它怎么工作

四个产品能力的交互演示,均从真实案例简化。纯前端脚本模拟,展示能力形态,不接真实模型。

源语言(Python)
python
1def quick_sort(arr):
2 if len(arr) <= 1:
3 return arr
4 pivot = arr[len(arr) // 2]
5 left = [x for x in arr if x < pivot]
6 mid = [x for x in arr if x == pivot]
7 right = [x for x in arr if x > pivot]
8 return quick_sort(left) + mid + quick_sort(right)
目标语言(仓颉)
cangjie
点击「开始迁移」,看源代码自动重写为目标语言…
解析 AST
RAG 检索范式
生成目标代码
编译自检
Part A

我们是谁

来自顶尖院校的研究型小团队,核心成员均具备深厚的学术研究背景与工程实践能力。扁平协作,每个人都直接面对问题——没有层层转述,没有信息损耗。

Part B

大团队通常卡在这

PM 转述需求,工程师二次理解
业务、研究、开发同一群人,需求直达
改需求要重走立项流程
当面拍板,当天调整
决策要等周会、等汇报
没有汇报对象,决策即时
知识在 PM 脑子里,工程师做执行
每个人都在解题,全员理解上下文
Part C

我们的承诺

为了确保每个项目都获得足够的研究投入和工程深度,我们主动约束接单量:

同时并行项目 ≤ 3
年承接项目 ≤ 8
接单前先做能力评估,不在能力外接活

聊聊你的难题

告诉我们你的问题,我们来看怎么解。

或邮件联系我们: 18781630574@163.com

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特别合作伙伴

与我们一起探索 AI 落地的同行者。