企业聊天机器人
以您自己的文档为依据回答问题，超出已知范围时转交给人工。
AI 自动化 — 尼泊尔
围绕真实业务构建的 AI 自动化.
在您已有的业务流程之上构建聊天机器人、流程自动化与 AI 智能体。我们从梳理业务开始——自动化一个本身就有问题的流程，只会让它失败得更快。
- 流程优先
- 先梳理流程，再选择模型
- 保留人工环节
- 在出错代价高的环节设置复核
- 密钥归您所有
- 服务商账号与数据始终属于您
- 全球交付
- 尼泊尔、英国、澳大利亚、美国与加拿大
- 先梳理，再自动化
- 先梳理，再自动化
- 关键处由人复核
- 关键处由人复核
- 使用您的服务商账号
- 使用您的服务商账号
- 默认配备兜底路径
- 默认配备兜底路径
我们构建什么
自动化真正值得的地方.
自动化在重复性高、数量大、有规则可循的工作上才划算。如果一项任务都不属于这几类，我们会直说。
流程自动化
由事件触发、串联现有工具的流水线，让常规交接不再依赖某个人记得去做。
CRM 自动化
记录同步、去重与线索分配，匹配规则写在文档里，而不是埋在工具深处。
营销系统
基于现有数据的生命周期邮件、互动评分与行为触发的跟进。
AI 智能体
面向过于开放、难以脚本化的任务的多步智能体。哪些任务真的需要、哪些不需要，我们会坦白说。
客服自动化
分流、打标与草拟回复，并用置信度阈值把不确定的情况转给您的团队。
文档处理
从发票、表单与合同中提取结构化数据，写入下游系统前先做校验。
内部工具
面向自有知识库的搜索与问答，员工不必再在共享盘里翻找。
集成与 API
Webhook、队列与重试这些衔接工作，决定了自动化能否扛住真实业务量。
流程
八个步骤，流程先于模型.
多数失败的 AI 项目在技术上并没有问题。它们自动化了一个无人梳理过的流程，或者在没有想清楚模型出错怎么办的情况下就上线了。
- 01
流程分析
我们与真正做这项工作的人坐在一起，记录实际发生的事，包括那些从未写进正式流程的例外情况。
- 02
机会梳理
哪些步骤足够重复、足够有规则可以自动化，哪些依赖判断、应该留给人。
- 03
系统设计
流程本身、它涉及的数据、真正需要模型的位置，以及每条失败路径上会发生什么。
- 04
开发
基于您的真实数据构建流水线、提示词与集成，日志从第一天就有，而不是事后补上。
- 05
系统集成
连接流程依赖的 CRM、邮箱、数据库或工单系统，包括重试与排队行为。
- 06
测试与调优
用历史案例跑一遍，衡量输出在哪里出错，并设定升级给人工的置信度阈值。
- 07
上线
先带着复核环节发布，只有当您自己案例上的准确率站得住脚时，才逐步扩大自动化范围。
- 08
监控
持续跟踪准确率、单次运行成本与升级率。模型行为会漂移，服务商也会在底层更换模型。
技术栈
我们用什么来构建.
我们刻意不在这里标注具体的模型版本——它们每隔几个月就会变化，而合适的选择取决于您对准确度、延迟与成本的要求。我们会在确定范围时推荐当下合适的模型。
大语言模型
我们不绑定单一服务商，新模型发布时会重新评估。
- Anthropic (Claude)
- OpenAI
- Google (Gemini)
- 开放权重模型，自托管
自动化平台
用于不值得定制开发的流程。
- n8n（自托管）
- Make
- Zapier
- Activepieces
后端与数据
逻辑、状态与检索运行的地方。
- Node.js (TypeScript)
- Python (FastAPI)
- PostgreSQL
- 用于检索的向量搜索
基础设施
按您现有的托管环境来选，而不是按我们的习惯。
- AWS Lambda
- Vercel functions
- Docker 容器
- 队列与定时任务
治理
模型有时会出错.
任何诚实地谈论 AI 自动化的说法都得从这里开始。问题不在于模型会不会给出错误答案，而在于您的流程能否察觉，以及接下来会做什么。这是设计决策，我们也当作设计决策来处理。
先约定数据边界
哪些可以发送给第三方模型、哪些必须留在内部、哪些需要本地或自托管方案——在开发之前定，而不是之后。
传输与存储均加密
凭据存放在密钥管理服务而非流程定义中，API 权限按每一步所需的最小范围授予。
每次运行都有记录
逐次记录输入、输出、模型版本与成本，错误结果可以追溯，而不必靠猜。
每条流程的标配
这些不是另行报价的可选项。缺了它们的自动化，不算完成的交付。
置信度阈值
把握不足的情况转给人工
审批环节
不可逆操作前需人工确认
频率与成本上限
设定硬上限，避免循环失控
既定的兜底路径
服务商故障时的明确处理方式
价格
先定范围，再谈开发成本.
开发成本取决于流程本身、需要对接的系统、数据敏感度、复核环节与所需测试量。模型用量由服务商直接向您的账号计费；我们会在梳理完流程后提供书面估算。
单条流程
适合第一次做自动化，通常是咨询接待、线索分配或客服助手。
- 流程梳理工作坊
- 一条自动化流程
- 对接两个系统
- 日志与错误处理
- 交接文档
串联流程
常见范围适合要把跨部门的一连串步骤自动化的团队。
- 多步骤流程流水线
- 基于自有文档的检索
- CRM 与邮箱集成
- 置信度阈值与升级机制
- 准确率与成本监控
- 员工培训
- 优先支持通道
私有与复杂系统
适合智能体系统、自托管模型或涉及受监管数据的自动化。
- 自托管或私有模型方案
- 多智能体任务编排
- 定制 API 与 Webhook 层
- 审计日志与访问控制
- 数据驻留规划
- 专属工程对接人
合作方式
清晰的交付合作关系.
我们不刊登匿名评价，也不编造效率数字。取而代之的是我们在每个自动化项目中对自己设定的标准。
先交付梳理好的流程
无论您是否继续开发，都会拿到成文的流程图。它本身就有价值，也是报价的依据。
用您的数据衡量准确率
我们用您的历史案例做测试并如实报告哪里出错，而不是搬用别处的基准数据。
服务商账号归您所有
API 密钥、用量记录与日志都在您自己的账号里。模型费用直接向您计费，绝不加价。
诚实的判断
如果梳理后发现这个流程不值得自动化，或者还不够稳定，我们会直说，而不是照做不误。
常见问题
AI 自动化常见问题.
从这里开始
告诉我们您想自动化什么.
填写以下信息后将打开一封已预填内容的邮件。您也可以直接发送邮件至 info@softhimalaya.com。
- 在推荐任何工具之前，先看流程本身
- 坦率评估现在是否值得自动化
- 如果合适，会给出书面的下一步建议