AI 聊天机器人与助手

我构建对话式 AI——在你的团队已经使用的渠道上运行的聊天机器人与助手，接入你的内部与专有系统，基于你经过治理的知识作答，并始终由人工掌控。我以在生产环境中真正上线为目标，而不是停留在演示文稿。

价值不在于网页上一个通用的机器人，而在于一个我为你接入到业务实际依赖系统的助手——CRM、数据库、文档库、内部知识——在你设定的权限范围内，可在移动消息渠道（例如 Telegram 或 WhatsApp）或你自己的网页应用上访问，并在关键环节保留人工审核。

交付证明

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我构建并运营 KindyWords，一个在 Telegram 上运行的 AI 移动聊天机器人。一张手写作品的照片传进来，它会以语音消息和批注过的页面回复，并始终在人工设定的边界内运行。它是一款面向消费者的产品，而不是企业系统——但它证明我能交付真正上线运行的多模态聊天机器人，而不只是演示。

KindyWords 证明的是交付能力——一个真实、上线、运行在消息渠道上的机器人。而企业级的系统集成——你的系统、你的权限、你经过治理的知识——是我为每一个客户单独构建的部分。

一个有治理的助手，在哪里最能创造价值

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咨询、估值与专业服务

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这个问题，你的机构其实早就回答过。两年前有人写过结论，现在没人找得到，于是从头再做一遍——而本可以支撑它的那份旧报告，从来没有被引用。我把助手接入你的团队本来就依赖的材料：过往报告、方法口径，以及背后的工作底稿，每个回答都带出处，并且由人掌控。

• 过往项目检索 ——“类似的项目我们做过吗？当时的结论是什么？”——基于你自己已审核的材料作答，并附出处。
• 方法与签核 ——“这一类资产我们用的是哪套方法？当时是谁签的字？”
• 进度在谁那里 ——“哪些项目在等我复核？草稿在谁手上？”
• 按已批准的措辞起草 ——直接取用已批准的范围与免责段落，而不是从上一个项目里复制。

现场与一线团队

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另一种场景，也是大多数聊天机器人够不到的：你的数据在本地，而你的人却不在办公桌前。 现场、仓库和一线员工在实际工作的地方无法访问 ERP。我会在他们已经使用的消息应用上构建一个纳入治理的助手，来居中取回答案——默认只读，按每个人的权限范围限定，每次查询都有记录，数据始终留在你的系统里。

示意图，而非实时聊天——对一次交互的概念呈现，全程纳入治理。助手按每个人的权限读取并记录每次查询，任何写回都由人工批准，此处不编造任何数据——它只从你自己的系统与知识中取回并标注出处，而这些始终留在你的系统里。

以下是我会让它做的事：

• 现场实时查询 ERP ——“3 号仓库 X 零件的现有库存？”·“客户信用状态和未结发票？”·“采购订单状态和预计到货时间？”——就在他们随身携带的消息应用上完成，无需电脑，无需 VPN。
• 随时随地审批 ——采购订单、请假或报销以消息形式送达；在手机上批准或拒绝，并写回你的工作流。
• 多模态现场采集 ——员工发送一张照片或一段语音（“已向 2 号货位交付 40 件，一个托盘受损”）；它可以被结构化、记录，并把异常标记出来供复核。这样的照片输入和语音回复，已经在我的 KindyWords 机器人中运行。
• 一线 SOP 与政策解答 ——“损坏商品超过 30 天的退货政策是什么？”——基于你经过治理的知识作答，附来源，并经人工审核。
• 主动提醒 ——补货点触发、逾期应收、审批积压过久，推送给负责的人。

每一项都以默认只读的方式构建，在你设定的权限范围内运行，带审计记录，任何写回操作都有人工参与。诸如 SAP、Microsoft Dynamics、NetSuite 或你自有数据库这类本地系统，通过我为你的环境构建、并纳入治理的连接器接入——数据留在原处。

产品名称仅为兼容性与描述目的引用，不代表与 SAP、Microsoft、Oracle 或任何第三方存在合作、认可或认证关系。

我是 Microsoft 认证数据工程师、MarkLogic 认证管理员与开发者，这些连接器由我亲自构建——查看资质。

从一个工作流开始

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和你沟通的人

Tao Ling

Founder, Xcelerent · 悉尼，澳大利亚

Microsoft 认证数据工程师 · MarkLogic 认证管理员与开发者

关于 Tao · LinkedIn （在新标签页打开）

为一个工作流做价值检查 或 预约沟通，聊聊在哪里放一个纳入治理的助手最能创造价值。

常见问题

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