三大核心能力
AI即时探需系统设计
客户画像驱动的即时销售回复系统。用户画像Agent构建客户分层+偏好画像，AI销售回复Agent按客户类型差异化探需，探需完成自动转人工。
客户画像分层+偏好画像
业绩提升10-15%
转化率A→S提升100%
培训周期缩短60%
插件化服务架构设计
基于MCP协议设计多能力插件化编排架构，将复杂服务流程（跑腿/接送机/机票）拆解为独立插件，实现自动化编排与动态调度，大幅降低人工协调成本。
插件架构MCP多能力编排
团队降本17→10人
响应速度5-10分钟→1分钟
满意度50%→80%
AI跟进策略推荐系统设计
非即时的销售跟进策略推荐系统。两阶段混合架构：LLM负责意图识别与内容生成，Python路由层把控关键决策。通过18宫格矩阵、安全约束、多维评测体系，确保核心逻辑100%可控。
决策架构LLM+Python路由层
路由矩阵18宫格
评测准确率90-95%
销售采纳率30%→80%
项目
AI产品经理 + Agent工程师
AI即时探需系统
客户画像驱动 → 差异化探需 → 转人工
用户画像Agent构建客户分层+偏好画像，AI销售回复Agent按客户类型差异化探需，只处理探需节点，完成后转人工
销售业绩提升10-15%
A→S转化率提升100%（20% vs 10%）
新人培训周期缩短约60%
服务规模200人团队 / 20万+客户
AI产品经理 + 架构设计
基于MCP的插件化服务架构
从服务拆解 → MCP插件化 → 自动化编排
将复杂人工服务流程重构为可编排的AI插件体系
团队规模17→10人
年省成本约40万+
响应速度5-10分钟→1分钟
客户满意度50%→80%
王牌项目AI产品经理 + Agent工程师 + 全栈开发
AI跟进策略推荐系统
非即时跟进建议 → 三维评分 → 18宫格路由 → 评测闭环
非即时的销售跟进策略推荐系统，两阶段混合架构：LLM负责生成、Python路由层把控决策，确保核心逻辑100%可控
评测准确率90-95%
销售采纳率30%→80%
评测维度人工6维+自动化
触达策略短期序列+长期培育
20万+
客户数据管理规模
200人
服务销售团队
3个
AI系统从0到1落地
10-15%
销售业绩提升