AI 自动化服务
定制 agent / 工作流 / MCP 自动化 —— 由在生产环境运行 agent 集群的工程师构建并监控。
问题
大多数团队都有一堆"差一点就能自动化"的重复工作：对账、数据清洗、客服初筛、内部报表、跨系统同步。难的从来不是写出能跑的 Demo，而是最后那 20% —— 鉴权过期、上游接口偶发超时、模型偶尔答非所问、token 成本悄悄翻倍、没人盯着时出错也没人知道。结果往往是：一个 LLM Demo 演示时很惊艳，真正接进生产后却变成需要人天天盯的"半自动"，最后被弃用。
我们做的，是把这"最后 20%"工程化：让自动化在凌晨三点没人值守时也能正确跑完，或者干净地失败并告警 —— 而不是默默吞掉错误。
方案
把分散的工具串成一条可无人值守的流水线 —— 定时任务、数据管道、内部运营 bot。失败可重试、有日志、出问题会告警，而不是 cron 里一行脚本悄悄挂掉。
面向具体业务任务的 agent（检索、工具调用、多步推理），接入你现有的技术栈与数据源，并配上评测 harness、护栏与超时/重试，让它在边界情况下也能稳定收敛。
通过 Model Context Protocol 把你的内部系统安全地暴露给编码/运维 agent —— 类型化工具定义、鉴权、限流与审计日志，让 agent 能用你的系统而不至于越权。
对你已上线的 agent/自动化做工程评审：失败模式、token 成本泄漏、缺失的可观测性与护栏，输出一份按优先级排序、可直接落地的修复清单。
参考定价：搭建 $1.5–5K · 月度维护 $300–800/mo（持续监控与迭代）。按项目具体评估。
我们凭什么
我们不是只交付一次性脚本的外包 —— 给你做自动化的同一名工程师，每天在生产环境运行一套多 agent 集群：带可观测性、用文件锁做撞车协调、跨会话结构化交接。这些不是 PPT 上的方法论，是我们自己每天在跑、踩过坑、并据此沉淀出工程范式的东西。
同样地，我们维护中立的 Agent Observability Index（116 个可观测性/评测/护栏工具的对照目录）。也就是说，你自动化背后的可观测性与护栏选型，出自一个以评测这些工具为业的人之手 —— 而不是随手抓一个最流行的 SDK。