企業級 AI 落地服務

讓 AI 真正長進你的業務流程

超越通用的對話助手。我們派 FDE 駐場，構建深度整合的 AI 原生系統——精準診斷、閉環最佳化，大幅節省企業成本、放大人效，讓 AI 成為你贏得競爭的核心資產。

免費 AI 診斷檢視我們怎麼做

私有化部署FDE 駐場交付自生長系統

CLIENTS · IN PRODUCTION已交付客戶與在建場景點擊客戶，展開案例 ↗

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

65%

內部管理系統自動化

人工統計時間減少

70%

從月報到即時看板

管理決策速度提升

3×

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。

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。

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。

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。

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。

看看它能為你做什麼

晨啟 · 企業 AI 作業系統

即時 · 4 AGENTS

workspace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

我們能為你做什麼

從升級老系統到搭建專屬 AI 作業系統，按你的階段接入

免費診斷適合你的服務 →

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

LOOM · ONGOING · 自生長

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。


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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。

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。

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。

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。

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

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

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

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

從你的場景開始診斷 →

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

為塗料企業升級品牌官網，並建設內部 ERP 後臺，覆蓋產品、訂單、庫存與售後資訊管理。

交付結果

從品牌展示到內部運營，再到客戶服務，形成完整數字化鏈路。

量化交易平臺（線下演示）

搭建資料獲取、回測、實盤交易與策略迭代模組，替代分散指令碼和人工操作。

策略研發、驗證和執行進入統一平臺管理。

化工廠 ERP

圍繞配方管理、生產單、打樣、原料庫存等核心環節，定製化建設內部系統。

交付結果

把表格、群聊和人工統計收斂成可追蹤的資料流程。

瞭解案例

提交需求，瞭解類似案例 →

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。

AI 改良 ≠ AI 重構

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。

6AM ⌬

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。

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。

FAQ · 常見問題

常見問題解答

查看全部常見問題

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

AI 智慧體闖禍了,法律上到底誰負責?

責任回溯到部署或開發它的企業及其管理層,而不是智慧體本身。AI 智慧體沒有獨立法律人格、不能擁有財產或以自身名義訂約,所以受害方追責只能沿鏈條向上找到真正的法律主體。監管高層已明確這一點:美財長貝森特把 OpenAI 入侵 Hugging Face 一事的責任歸於"OpenAI 管理層,而不是一堆智慧體",金融監管也要求董事會與高管對所有 AI 驅動的決策負責。對企業的含義是:"這是 AI 自己乾的"不構成免責,真正的解法是把許可權最小化、沙箱隔離、獨立監控、事故響應劇本與組織權責邊界做成可交付的部署紀律。詳見全文:https://sixamtech.ai/blog/who-is-liable-when-ai-agents-go-rogue

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

準備好開啟企業的 AI 原生進化了嗎？

填一份 2–4 分鐘的免費診斷，我們將為你提供一份專屬的 AI 實施藍圖與切入點分析。

開啟免費診斷聯絡我們

晨啟科技

企業級 AI 落地服務。派 FDE 駐場，把 AI 長進你的業務流程，大幅節省成本、贏得競爭。

上海晨启新创科技有限公司

sales@sixamtech.ai

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重構，而非改良

一套讓全公司與 AI 協同作戰的底座

私有化部署

無縫對接現有系統

全員 AI 協同

可擴充套件架構

我們能為你做什麼

讓技能、知識、工作流，自己生長。

讓 FDE 不再是規模化的瓶頸

錄製

回放

蒸餾

自生長●

典型應用場景

數字化門面升級

內部系統與資料打通

AI 工作流落地

服務各行各業

真實交付案例

UniX AI 優理奇

萬向區塊鏈

GoPlus

SFS Diamonds

6AM Advisory

Cosmo Coat

量化交易平臺（線下演示）

化工廠 ERP

來自一線的工程筆記

我們做了個 Agent 平臺，然後 Agent 把它重寫了

會自愈的 Agent 工作流

常見問題解答

ai-implementation

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