Business Signal
识别新能力与降本增效机会
先判断是过去做不了、现在能做的能力，还是把已有流程转成更低成本的 AI 工作流。
How We Start
先判断机会，再决定产品、工作流或托管服务
我们不会一开始就把需求做成一个固定软件，而是先把业务目标、流程边界、交付责任和合作方式拆清楚，再进入方案设计。
Workflow Mapping
拆解输入、校验、输出和审核点
把业务步骤拆成可交付模块，明确哪里自动化，哪里保留人工判断和责任边界。
Service Model
匹配买断、试点或托管式服务
根据预算、内部能力和上线节奏，选择完整定制、低启动试点或持续托管合作。
Delivery Guardrail
沉淀可审计、可维护的企业工作流
交付不止是一个 Demo，而是能被团队使用、复盘、维护和持续迭代的生产系统。
为什么 ChatGPT 无法
直接接管您的业务？
知识孤岛
核心数据散落在文档、数据库与历史记录中，通用 AI 拿不到也用不好，回答空洞无据。
上下文受限
模型窗口有限，信息喂不全就会产生幻觉，导致输出结果漂移，无法处理复杂任务。
输出不可控
同题不同答，缺乏校验规则，企业不敢将 AI 用于合同、财务等关键业务流程。
无法规模化
依赖个别员工的 Prompt 技巧只能救急，无法沉淀为可复用的组织能力，且难以审计。
AI OPPORTUNITY DIAGNOSIS
两类 AI 机会， 先判断值不值得做
Cyano 不会为了使用 AI 而使用 AI。我们先判断这是新能力建设，还是现有流程降本增效，再决定产品、工作流或托管服务的合作方式。
New Capability01
过去做不了，现在能做
AI 让个性化推荐、精准获客、客户画像和面向每个客户的销售素材生成具备规模化可能。
个性化找客户
精准定位客群
一客一稿销售内容
新增服务能力
Efficiency02
已经在做，但成本太高
把文档、审核、查询、客服、运营等重复流程转成 AI 工作流，减少人工、返工和等待时间。
文档自动化
合同与合规审查
内部知识问答
数据查询与运营任务
CYANODiagnosis Core
VALUE MODEL MATCHED
这一步的目标不是把所有想法都做成软件，而是判断客户到底该买工具、买试点，还是买结果。机会类型判断清楚，后面的合作方式和收费逻辑才不会混乱。
SERVICE MODELS
三种合作方式， 对应不同预算与风险
每个工具型项目都会先评估完整开发价值，再根据客户预算、使用周期和风险选择合作方式。网站只展示合作逻辑，具体报价在业务诊断后形成。
Mode 01 / Selected Path
完整定制开发
适合谁
需求明确、希望长期拥有一套可反复使用的 AI 工具或系统。
客户得到什么
完整产品设计、开发交付、阶段验收、上线后的基础托管与维护。
收费逻辑
前期投入更高，长期使用成本更可控；新增功能、接口变化和额外支持按范围另行评估。
Decision Rule
如果客户想长期拥有工具，优先选择买断；如果想降低前期投入，选择低启动试点；如果只关心结果交付，选择托管式 AI 服务。
DELIVERY SEQUENCE
从一次业务诊断开始， 到可维护的交付
Cyano 的合作流程把“想法”变成可验收、可上线、可维护的系统或服务，同时让客户在一开始就知道自己是在买工具、买使用权，还是买结果。
01
业务诊断
Problem Framed
先判断这是新能力建设，还是现有流程降本增效，避免把 AI 做成展示品。
02
价值评估
Value Scored
一起核算人工、外包、管理、返工和机会成本，判断这件事是否值得投入。
03
方案报价
Model Selected
明确工具买断、低启动持续服务，或托管式交付的边界和收费逻辑。
04
开发 / 试点 / 托管交付
Workflow Live
按选定模式交付可用工具、业务工作流，或成批任务结果。
05
上线维护与迭代
Ops Loop
根据托管、接口变化、新需求和使用反馈，持续优化系统与服务。
USE CASES
落地场景
从精准获客到企业知识库，展示 AI 如何进入真实业务流程。这里的图片先作为媒体占位，后续可以替换成实际产品截图、客户场景图或流程图。
精准获客
个性化销售素材生成
痛点：过去无法为每一个潜在客户单独分析需求、定位切入点并撰写宣传内容。
方案：结合客户画像、行业信号和销售目标，批量生成一客一稿的触达素材。
1:1
个性化触达Scale
批量生成
文档自动化
智能标书与方案生成
痛点：历史标书分散，撰写技术方案耗时，且易遗漏参数。
方案：构建专用知识库，RAG 引擎自动提取相似条款，Agent 自动填充参数。
15min
生成初稿99%
引用准确率合规风控
合同风险智能审查
痛点：人工审核大量合同耗时费力，标准不一，易漏看风险条款。
方案：将《合规手册》转化为校验链，自动标记风险并给出修改建议。
100%
风险覆盖5x
效率提升
企业 Wiki
内部智能 IT 助手
痛点：内部工单积压，员工重复回答相同问题，知识库更新滞后。
方案：接入内网 Wiki，7x24 小时自动处理常见咨询，无法回答时转接人工。
80%
拦截工单<3s
响应时间数据查询
自然语言业务数据查询
痛点：业务人员不懂 SQL，查询复杂库存或销量数据需依赖 IT 部门导数。
方案：Text-to-SQL 智能体，允许业务人员用自然语言直接与数据库交互。
TECHNICAL PROOF
工程能力不是装饰， 是稳定交付的底座
以下保留原有技术内容：长上下文 Agents 的成本、延迟与召回挑战，Cyano 的上下文估值引擎、性能指标、四层架构和系统能力对比。
长上下文 Agents 的不可能三角
随着对话深度增加，暴力堆砌 Token 只会带来系统性崩溃。
Cost Explosion
成本失控
随着对话轮数增加，全量历史传输导致 API 成本呈指数级上升。单次对话成本可能翻几十倍。
Latency Spikes
首字延迟 (TTFT)
上下文窗口负载过高会导致 Time-To-First-Token (首字时间) 显著增加，破坏实时交互体验。
"Lost in the Middle"
中间迷失效应
海量噪声会导致模型注意力分散。更多的数据不等于更智能，反而会导致模型忽略中间的关键指令。
大规模优化
基于 100 轮对话测试基准
< 200ms
Latency Stability
无论第 1 轮还是第 50 轮，响应速度恒定
100%
Instruction Recall
核心配置指令零丢失
Cost Analysis (Token Usage)
Standard RAG100% Cost
Cyano Engine-40% Cost
Savings
10X
ROI Increase
∞
Context Scaling
Cyano 四层智能架构
01. 知识摄入层 (Ingestion)
连接 PDF、SQL、API 等多源异构数据，建立带权限管理的动态向量索引。
02. 上下文编排 (RAG Engine)
在有限 Token 预算内，自动清洗、拼装最相关的 1% 信息，消除模型噪音。
03. 任务执行层 (Agent)
将 SOP 固化为 Playbook。包含标准步骤、校验规则与兜底机制，像代码一样执行。
04. 企业级治理 (Governance)
全链路日志审计、引用溯源、敏感词拦截。
SaaS Application UI
Cyano Agent Core
RAG Context Engine
Enterprise Data (Files/DB)
从个人技巧进化为系统能力
Dimension
Traditional Prompt Engineering
驱动核心
个人灵感与技巧
企业知识库 + SOP
稳定性
随机性强，难以复现
输出稳定，可审计，可复用
模型关系
深度绑定特定模型习惯
模型无关 (Model Agnostic)
可迁移性
不可迁移，永远跟不上大模型发展速度
可迁移，永远适用当下最合适的模型
OPENAI
DEEPSEEK
LLAMA 3
FEISHU
MYSQL
兼容并蓄，安全落地
SaaS 托管版
即刻接入，弹性扩展。适合快速验证与轻量级场景。我们为您提供隔离的云端环境，确保业务快速上线。
私有化部署版
数据不出域，模型本地运行。提供完整的 Docker 交付与本地算力适配，确保绝对的数据主权与合规。