AI 改良 ≠ AI 重構6AM ⌬
改良 · AI-Assisted
把 AI 裝上去
在現有流程上加 AI。
10–20% 提效。
本質不變。
重構 · AI-Native
圍繞 AI 重做
從流程到系統重新設計。
倍數級提效。
一切都變。
AI-Native 重構
我們做了個 Agent 平臺，然後 Agent 把它重寫了
六週裡，我們把交付給客戶的平臺跑在平臺上——工具開始自己迭代自己。從自主執行到人工監督，再到審閱由 Agent 自己寫的程式碼。
CLIENTS · IN PRODUCTION已交付客戶與在建場景
What makes it work
核心價值
原生智慧精準可靠閉環演進
價值不是一句口號，而是能即時看見、能覆盤的數字。
6amtech.ai · impactLIVE
技術投入 · 近 30 天
80%
技術投入降低
≈ 用 AI Native 模式替代一支自建技術團隊
12 週前↗ 持續走高
6amtech.ai · roi
定製系統替代 SaaS 訂閱
軟體成本節省
內部管理系統自動化
人工統計時間減少
從月報到即時看板
管理決策速度提升
6amtech.ai · agents · 失敗率
近 30 天 · 越低越好
1.客服 Agent0.4%
2.詢盤 Agent0.9%
3.對賬 Agent0.2%
4.審批 Agent1.1%
→ 還有 12 個 Agent 在執行
6amtech.ai · delivery
本週交付
2 天
最快上線
AI 加持的交付效率
20 分鐘
最快響應需求
全年陪跑持續迭代
近 14 週交付節奏
Why AI Native
為什麼選擇原生 AI 架構？
傳統的「補丁式」AI 無法解決結構化效率問題。只有從底層重新設計的業務流，才能徹底釋放機器潛能。
重構，而非改良
企業級 AI 作業系統
一套讓全公司與 AI 協同作戰的底座
智慧體協同平臺（Agent Collaboration Platform）—— 可私有化部署、高度可定製。把重複勞動交給智慧體，讓每個關鍵崗位都有專屬 AI 加持，在提升效率的同時，節省大量人力。
01
私有化部署
資料與流程完全在企業內部掌控，核心資產不出境。
02
無縫對接現有系統
把 AI 能力融進你日常在跑的工作流，而非另起爐灶。
03
全員 AI 協同
不是讓少數人用 AI，而是每位成員都與 AI 協同作戰。
04
可擴充套件架構
隨業務增長持續構建專屬智慧體，越用越強。
晨啟 · 企業 AI 作業系統
即時 · 4 AGENTSworkspace組織CRM審批進銷存智慧體
銷售詢盤 Agent執行中
1,284 · 92%今日處理 · 解決率
合同/報價 Agent執行中
3,902 · 17今日處理 · 解決率
知識庫檢索 Agent執行中
640 · 5今日處理 · 解決率
審批流 Agent待命
128 · 3.1×今日處理 · 解決率
需求 → Code Agent 自動實現（自生長）AUTO-BUILD
PLUGS INTO YOUR STACK接入你已經在用的工具
飞书Salesforce阿里云GitHubLINESlack企业微信AzureGrabNotion华为云SAP钉钉ZoomShopeeGmailSnowflake金蝶FigmaRakutenGoogle DriveMongoDB用友StripeXeroGoogle CalendarDatabricks腾讯文档CloudflareLinearGoogle Cloud简道云JiraConfluenceAsanaClickUpTelegramXAmazon S3Recall飞书Salesforce阿里云GitHubLINESlack企业微信AzureGrabNotion华为云SAP钉钉ZoomShopeeGmailSnowflake金蝶FigmaRakutenGoogle DriveMongoDB用友StripeXeroGoogle CalendarDatabricks腾讯文档CloudflareLinearGoogle Cloud简道云JiraConfluenceAsanaClickUpTelegramXAmazon S3Recall
自生長系統讓技能、知識、工作流，自己生長。
模型不是瓶頸，組織能力才是。我們把 FDE 的方法論，做成一套會自己進化、自己沉澱的系統。
6AM TECH 標誌的 ASCII 呈現
Loom · 自生長系統進行中
讓 FDE 不再是規模化的瓶頸
把資深 FDE 的「診斷 → 拆解 → 交付 → 迭代」過程錄製、回放、蒸餾成可複用的 Agent——讓企業內部的技能、知識、工作流自己生長、沉澱、進化。人，不再是規模的天花板。
01
錄製
採集真實工作流：訪談、錄音、步驟級流程，把專家在真實環境裡的判斷與操作完整留存。
02
回放
把一次性的交付沉澱成可複用的工作流與 Agent，下一家企業開箱即用、可審計、可重跑。
03
蒸餾
把專家判斷蒸餾進 Agent——從「人來做」到「Agent 做、人兜底」，能力隨每次交付累積。
04
自生長
平臺與企業一起生長：Agent 複用數持續上升，技能、知識、流程越用越厚。
loom · record錄製中
00:02開啟 CRM，篩選高意向客戶
00:14套用話術，生成報價單
00:31錄入系統，觸發審批流
蒸餾為可複用 Agent
agent · replayAgent 自動回放
1,284次執行 · 0 人工
模型不是瓶頸，組織能力才是。我們把 FDE 的方法論變成一套會自己生長的系統。
典型應用場景
三類企業最常見的切入點，落地即見效
01
數字化門面升級
對外形象、詢盤入口與線上轉化的完整重建——讓客戶第一眼就信任你。
官網/多語言重做跨境商城與支付SEO 與詢盤路徑落地頁/小程式
02
內部系統與資料打通
從散落在表格和群聊裡的資料，到可用、可看、可決策的業務系統。
輕量 ERP/財務/審批打通資料孤島即時業務看板老系統重構
03
AI 工作流落地
把 AI 嵌進日常經營——讓重複勞動消失，每個關鍵崗位都有專屬 AI。
智慧客服/知識庫合同/報價批次生成AI 銷售輔助審批流程自動化
服務各行各業
從珠寶、基金、材料工廠到交易平臺、律所——不同行業，同一套 AI 落地方法論
珠寶品牌01
合規基金02
材料 / 化工工廠03
量化交易平臺04
律師事務所05
醫療健康06
跨境電商07
專業服務08
真實交付案例
不止做展示頁面，而是把獲客、運營、資料和 AI 工作流接進真實業務
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前線筆記 · NOTES FROM THE FRONTIER
來自一線的工程筆記
我們在客戶現場把 AI 做進真實業務時學到的東西。寫給正在落地 AI 的你——不是營銷，是工程筆記。
週一週二週三週四週五
交付穩定性
會自愈的 Agent 工作流
晨啟的 Agent 自己發現失敗、恢復、繼續向前，無需人盯著。背後這套自愈機制，把交付穩定性穩定在 99% 以上。
Trust
為什麼企業敢把 AI 落地交給晨啟
我們不是隻做演示原型，而是把 AI 接進真實業務、真實系統和真實團隊協作中。核心團隊同時具備企業服務、產品架構、AI 工程化和安全治理經驗。懂業務 × 懂產品 × 懂工程 × 懂安全，才能把 AI 從概念推進到生產環境。
復旦大學Rice 大學亞馬遜 AWS騰訊雲阿里巴巴
01
資深企業服務行業專家
行業老將 · 業務架構師
十餘年企業服務與業務系統落地經驗，深度服務過製造、零售、金融等行業頭部客戶。擅長從混沌的業務現狀中識別真實痛點，設計真正解決問題的系統路徑——懂業務，才知道哪裡值得用 AI 改造，哪裡改了也沒用。
企業服務業務系統設計超大型企業平臺數字化轉型
02
AI 技術負責人
矽谷背景 · AI 產品架構師
矽谷出身的複合型 AI 專家——前 AWS 軟體工程師、前騰訊雲產品經理，橫跨工程與產品兩端。美國 Rice 大學資料科學碩士。深耕大模型應用與 AI 智慧體研發，擅長把前沿 AI 從零到一落地為可持續運轉的企業級系統——不止會用 AI，更懂如何把它嵌進真實業務、持續創造價值。
矽谷大模型應用AI AgentAWS · 騰訊雲
03
FDE 專家
解決方案架構師 · 全棧交付
復旦大學碩士，來自國內頭部科技公司的 AI 基礎設施與應用團隊，具備大規模模型訓練、推理最佳化與 Agentic 系統工程化的一線實戰經驗。作為 FDE 駐場，把業務需求拆解為可落地的解決方案架構，並以大廠級工程標準全棧交付——不是玩具 Demo，而是能在生產環境穩定執行的真實產品。
FDE 駐場解決方案架構AI 工程化全棧開發
04
AI 安全顧問
阿里安全專家 · 安全專案創始人
來自阿里巴巴的安全專家、安全專案創始人，深耕 AI 智慧體安全與企業級安全實戰，是 AI 智慧體協作領域的頂級團隊核心。我們把「安全」與「好用」放在同等位置：從資料合規、許可權邊界到 Agent 行為可控，每個 AI 產品落地前都經過安全視角審視，讓你放心擁抱 AI。
阿里安全安全專案創始人AI Agent 安全資料合規
FAQ · 常見問題
常見問題解答
ai-implementation
小企業/一人公司想用 AI,是自建、用通用智慧體平臺,還是找 FDE 駐場落地?
看兩個軸:場景的通用度,以及你對資料、系統、結果的可控性要求。場景通用、想馬上跑起來 → 用通用智慧體平臺(如奈米Work、ChatGPT 小微版),最快、成本最低;場景獨特且有穩定工程團隊 → 自建;場景複雜、要深度定製、且要有人對結果負責 → 找 FDE(前向部署工程師)駐場,按你的真實系統共創並對落地負責。平臺和 FDE 不是競爭關係,而是回答不同的問題。完整的成本/上線速度/可控性/適用規模四象限對比見:https://sixamtech.ai/blog/enterprise-ai-adoption-path-build-vs-platform-vs-fde
什麼是 MCP(模型上下文協議),它對企業 AI 落地有什麼用?
MCP 是讓 AI Agent 以統一方式接入外部工具與資料來源的開放、廠商中立標準。2026 年的無狀態新規讓請求不再繫結單個 server 例項的會話,拆掉了長期存在的可擴充套件性障礙,並新增基於 header 的路由、可快取列表結果、授權加固,以及「棄用到移除至少間隔 12 個月」的穩定性承諾。MCP 現由 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation 託管,OpenAI、Google、Microsoft、Amazon 均有貢獻。它把「逐個系統硬接」變成可複用、可規模化的接入層——正是企業 Agent 從試點走向生產所需要的。詳見:https://sixamtech.ai/blog/enterprise-agent-integration-layer-mcp
企業 AI 落地失敗的常見原因有哪些？
多數企業 AI 落地失敗，通常不是模型不夠強，而是卡在三件事：一是資料沒打通，模型拿不到乾淨、即時、可用的生產資料；二是沒有算得清 ROI 的真實場景，為「用 AI」而用；三是缺少駐場工程（FDE），沒有既懂技術又扎進業務、對結果負責的人把方案跑通。補齊這三點，才能從「demo 驚豔」走到「業務有回報」。詳見：https://sixamtech.ai/blog/why-enterprise-ai-deployment-is-hard
2026 年有多少企業 AI Agent 試點真正進入生產？
只有約 12%。據 2026 State of AI Agents report，88% 的企業 AI Agent 試點從未進入生產——注意這個「未進生產率」與 McKinsey「88% 組織已在至少一個職能常態化用 AI」（採用率，而非生產率）不是同一個數。此外，單一職能內真正規模化 agent 的組織不足 10%，只有 39% 見到可量化財務回報。主要攔路虎是隔離、身份對映、金鑰衛生與審計鏈。完整資料拆解見：https://sixamtech.ai/blog/enterprise-ai-adoption-2026-reality-check