FDE · AI 落地服务

不卖概念,只交付能上线的 AI

需求梳理免费,方案与报价 1–2 个工作日内给出;验收标准写进合同,不过验收不收款,交付含源码与知识转移。

评估与方案免费 · 不合适就不开始

应用 AI 的好处

这四类活,最适合先交给 AI

重复的文档活

整理、录入、汇总、比对交给 AI 自动跑,人只处理例外情况。

等人的响应

咨询、审批、答疑从排队等人变成秒级回复,全程留痕可查。

沉睡的业务数据

订单、质检、工单变成随问随查的知识库,口径统一不怕问。

老师傅的经验

关键判断与流程固化成系统规则,新人上岗就按标准执行。

为什么我们能做

FDE 模式,
工程师直接进场

不是销售谈完再丢给开发。一线工程师从第一天起对着你的场景干活,从可行性验证一直跟到上线。

看看已经跑通的项目

先验证,再立项

用你的真实数据先跑小规模可行性实验,成本收益算得过来才开工;跑不通就直说,不收一分钱。

接得住真实系统

对接你现有的 ERP、数据库、企微钉钉,扛真实流量与并发——交付生产系统,不是演示完就闲置的 demo。

不绑厂商,按场景选型

大模型、知识库、Agent 框架按成本、效果、数据合规综合选型;模型迭代,你随时能换。

有参照,不拿你练手

六大方向都有公开的落地案例与验收清单,情况相近的项目照着做,少走三个月弯路。

服务范围

六大落地方向

每个方向都按同一标准交付:能上线、能验收、能交接。带着你的场景对号入座。

01

业务 Agent / 工作流嵌入

把「能演示」的 Agent 推到「能值班」:接进现有系统,留下评测与交接。

适合已有明确业务环节(质检、报工、审批辅助等),需要模型真正接到工单、MES、OA 等系统,而不是单独一个聊天窗口。

交付重点是嵌入路径、评测集、人工复核策略与值班手册,让客户团队在约定周期后能独立运营。

客服质检 Agent报工助手审批辅助 按这个方向发需求

交付清单

  • 系统接入与权限梳理
  • 评测集与基线
  • 值班 / 回滚手册
  • 上线验收纪要

验收约定周期内接入指定系统;有评测集与值班手册;人工复核或效率指标可量化。

02

RAG / 企业知识落地

让企业知识可检索、可归因、可更新——而不是「丢一堆 PDF 就上线」。

覆盖知识源接入、切片与权限、检索评测、错误归因与内容更新节奏。

重点不是堆模型,而是把「答得对 / 答不出 / 答过时」变成可运营的闭环。

制度问答售后知识助手内部 SOP 检索 按这个方向发需求

交付清单

  • 知识源与权限方案
  • 检索评测集
  • 错误归因与更新流程
  • 值班交接文档

验收核心知识可检索;有评测集与错误归因;有更新与值班流程。

03

评测与生产化

把试点变成可回归、可回滚、可交接的生产能力。

面向「模型已经能用、但不敢放量」的团队:补齐评测、复核、观测与 runbook。

可独立承接,也可叠加在 Agent / RAG / 合规等方向上作为生产化加强包。

回归评测集复核闭环观测与值班 按这个方向发需求

交付清单

  • 回归评测流水线
  • 人工复核闭环
  • 观测与告警约定
  • 可交接 runbook

验收有可重复跑的评测;有回滚与值班;交接文档可被客户团队独立使用。

04

数据与合规接入

在强管控环境里把模型接进审批、权限与审计链路,而不是绕开风控。

面向金融、互金、强内控行业:模型输出需可审计、关键决策需人工兜底。

交付与客户风控 / 合规标准对齐,写清上线门槛与回滚条件。

审批流接入权限审计风控复核 按这个方向发需求

交付清单

  • 权限与审计方案
  • 人工兜底节点设计
  • 上线门槛清单
  • 合规交接材料

验收权限与审计可追溯;关键节点有人工兜底;上线标准与客户风控对齐。

05

MCP / 工具链与系统集成

让模型真正「动手」:接到 API、工具与业务系统,并留下可维护的工具链。

覆盖 MCP / Function Calling / 内部 API 封装、错误处理、超时与观测。

适合已有系统接口、希望 Agent 读写业务数据而不仅是聊天的团队。

MES API工单工具CRM 集成 按这个方向发需求

交付清单

  • 工具 / API 清单与封装
  • 错误与重试策略
  • 观测与权限边界
  • 交接与回滚方案

验收核心 API/工具可用;有错误处理与观测;有交接与回滚方案。

06

GEO / 生成式引擎优化

让品牌在生成式引擎里被正确引用——权威页、结构化资产与可验收的引用监测。

GEO(Generative Engine Optimization)面向 ChatGPT、Perplexity、搜索 AI 摘要等:建设可被引用的实体与答案源,而不是堆关键词。

交付包含权威页与 FAQ、llms.txt / Markdown、JSON-LD 等结构化资产,以及引用抽样与迭代节奏,便于客户团队持续运营。

品牌权威页与实体设计llms.txt / JSON-LDAI 引用监测与内容迭代 按这个方向发需求

交付清单

  • 实体与权威页方案
  • llms.txt / Markdown / JSON-LD
  • 关键问题答案源
  • 引用抽样与迭代节奏

验收有可引用的权威页与 Markdown/结构化资产;关键问题有稳定答案源;有引用抽样与迭代节奏;交接文档可独立运营。

合作方式

三种方式,报价面议

发布需求后按项目复杂度报价,评估免费——不合适就不开始。

项目制

按项目报价 · 面议

适合边界清晰的一次性交付:定验收标准、定周期、定总价,按里程碑推进。

适合:明确场景首个 AI 项目,如质检 Agent、知识库问答

按人天

按人天计费 · 面议

适合需求还在演进、需要边做边调的阶段:按实际投入结算,随时叫停。

适合:探索期项目、已有系统的 AI 能力增强

驻场 / 混合

按周期报价 · 面议

工程师按约定到场景现场(全程或部分),适合流程重、系统封闭、需要贴身沟通的项目。

适合:制造 / 门店等重线下场景,数据不便外流的团队

交付承诺

写进合同的四个确定性

响应快

1–2 个工作日内给出需求评估、方案与报价,评估阶段全程免费。

验收明确

做到什么程度算交付,提前写清楚并写进合同,不接受口头承诺。

不过验收不收款

交付达不到合同验收标准,不收开发费用。风险我们共担。

交接不含糊

源码、文档、部署与知识转移一并交付,你的团队接得住、养得起。

常见问题

关于费用、验收与合作方式,问得最多的都在这里。

查看全部常见问题 →

HubX 是做什么的?适合我们吗?

HubX 帮企业把卡住的 AI 试点推到可验收上线:你发需求,我们帮你匹配能落地交付的工程师,并跟到验收。

适合:已经有业务目标,缺能嵌进现有系统、对结果负责的人。不适合:只想买模型账号、或只想要一句「做一个 AI」却没有验收标准。

单独打开 →
找 HubX 和找外包有什么不一样?

你不是在买「人天堆功能」,而是让平台帮你找能把 AI 嵌进现有业务、推到上线可验收的人。

你主要对接 HubX;人选由我们内部匹配。交付合同仍由你和交付方自行签署。

单独打开 →
发完需求之后会发生什么?

运营会在 1–2 个工作日内联系你,给出匹配方案。你确认后,工程师开始推进。

如果只写了「做一个 AI」、没有验收标准,我们会请你补全后再匹配。平台不会公开一排人才让你自选。

单独打开 →
发需求前要准备什么?

尽量写清这几项即可:业务目标、怎样算做成(验收标准)、现有系统/数据情况、期望周期、能否驻场或远程。

不必写成技术方案。拿不准场景分类也没关系,可直接 发需求,我们帮你归类。也可先看 洞察。

单独打开 →
为什么看不到可选的工程师列表?

HubX 不把人才做成公开货架。你确认的是匹配方案和交付结果,而不是在网站上挑人。

这样也能避免「名册看起来很薄」的冷启动问题。详见 规则。

单独打开 →
你们现在能接哪些类型的需求?

目前固定承接这些场景:业务 Agent/工作流、RAG/企业知识、评测与上线、数据与合规接入、MCP/系统集成,以及让品牌在 ChatGPT 等里被正确引用的 GEO。

完整说明见 场景;发需求时选一个对应场景即可。

单独打开 →

说说你的场景,先算账再决定

免费发布需求,1–2 个工作日内拿到评估与方案。不合适就不开始。