1000+ 企业部署 · 覆盖 5 大高合规行业

为企业部署
AI 员工

句子互动把 AI 装进企业的销售、客服、合规与数据，部署能直接上岗的 AI 员工。 按业务结果交付，而非只提供工具。销售岗已跑通按线索付费，AI 人效是人工的 3 倍。

看七大产品基建
1000+
大型企业客户
3 倍
人效 vs 人工
24×7
不间断在岗
10+
主流 IM 渠道
句子互动
小句 · AI 客服 JuziBot
在线 · 平均响应 0.8s
句子互动
小句 · AI 客服
你好，我是小句，句子互动的 AI 客服 👋
关于「AI 员工怎么落地」的任何问题都可以问我。
已为下列行业的头部企业部署 AI 员工点击行业 · 查看标杆客户
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落地难题

技术已经成熟，企业也准备就绪，
中间却缺了关键一环。

01

技术不再是瓶颈

模型能调用工具、查系统、按流程把任务做完。能力到位了，瓶颈不在模型。

02

企业不缺需求

客户要的不是试用，是 AI 上岗后能算账的结果：多成交的订单、少流失的客户。预算和决心都在。

03关键一环

缺的是中间这一环

模型厂商不懂行业 SOP 和私域数据，企业又没有把模型接进 IM、对接老系统、过合规的工程力。结果停在 demo。

技术成熟模型能力到位
句子互动关键一环
企业就绪预算与决心都在
你买到的是什么

客户买的不是工具，是干完的活。

买工具，员工用不用、用得好不好，企业自己承担。句子互动直接帮企业把结果交付出来。

买软件 vs 买句子互动 对照表
共 4 条记录 强调
对照维度
买软件 买回来的是工具
买句子互动 买回来的是干完的活
你买到的
✕买席位员工用不用、用得好不好，公司自己背
✓按结果付费AI 带来的转化是人工对照组的 0 倍，直接帮你把业绩做出来
多久见效
✕还要培训员工三个月学会、半年才上手
✓开通即上岗AI 接所有消息，人只处理需要的那一档
结果谁兜
✕厂商不担责软件出问题，业绩算你头上
✓对齐业务指标服务用户数、有效线索、业务产出——按你的场景，落到看得见的结果
持续产出
✕靠人盯钱花了，业绩不一定来
✓24×7 在岗不会离职跳槽，话术也不会忘
7 个产品基建

七个产品基建，分三层撑住 AI 落地。

点开任意产品看界面预览，并高亮它在三层架构里依赖、赋能的其它产品。

01 应用层

给终端用户用

一线接客户、管理看数据，直接上手就能用
句子秒回 · 工作台

把 11 个 IM 通道收成一个工作台

微信客服、小程序、公众号、抖音、小红书、飞书、WhatsApp ——Agent 接所有消息，按置信度三档跑：自主发 / 抽检 / 起草人确认。人改一次，下次更准。

销售 · 客服 · 导购通用 · 1000+ 企业验证
了解句子秒回
句子问数 · 数据洞察

一句话查公司所有数据

自然语言问数，秒级出图表。漏斗在哪流失、谁转化最好、哪段话术退费最低，一问就出，再追问钻下一层。异常主动跳出来。

给管理者用 · 给运营用 · 不写 SQL、不约 BI
了解句子问数
02 编排层

搭 Agent

把业务搭进系统，进场第一件事
句子懂行 · 记忆

散乱的知识，先炼成 AI 查得准的资产

客户把一堆资料直接接进 AI，反而更答不准。句子懂行先清洗、切分、对齐问法，炼成能查、带出处的知识资产，再上 Agent。

知识工程 · Agent 上岗的前提
了解句子懂行
句子秒懂 · 大脑

业务人员不写代码，搭多 Agent 协作

复杂业务拆成各管一段的 Agent，比 500+ 节点单流程更好维护、效果更好。内置 5 个行业话术和 SOP，开通就有。

低代码多 Agent 平台 · 5 行业话术内置
了解句子秒懂
句子守护 · 主管

Agent 上线之前测过、上线之后管着

Agent 上线前测过、上线后管着：AI 生成用例 / 批量验收 / 灰度测试 / 回归测试 / AI 工单 / AI 质检。一关不过不上线，没人拍板不放行。

金融政务必过的一关 · 健康度看得见
了解句子守护
03 地基层

数字化补齐

把 AI 在客户系统里跑起来的底座
句子 CLI · 手

没 API 的老系统，AI 也能接进去

那套用了十几年、改不动、没接口的老系统，CLI 有接口就走接口、没接口就像人一样直接点界面，跨系统搬数据把活干完。

操作一切人用软件 · 无 API 也能接
了解句子 CLI
句子制造 · 地基

AI 要在客户系统里跑，先把数字化基建补齐

一客一独立环境：算力、数据库、Agent 运行环境全隔离。私有化 / 一体机 / 混合云，原有 CRM / 工单 / 知识库直连，把客户缺的那层基建补上。

合规 · 等保 · 国产化 · 按客户标准走
了解句子制造
FDE · 我们怎么交付

一个团队，懂生意也懂 AI，对结果负责。

大模型本身不会直接变成业务生产力——中间缺的是把模型真正嵌入业务流程的角色。句子互动派出 FDE（Forward Deployed Engineer，前端部署工程师）团队补上这一层：以七大产品基建为支撑，把 AI 嵌入客户的真实业务，对最终的业务结果负责。

01

先理解业务，再落地系统

懂行业的成员先驻场，摸清客户的 SOP、知识库和获客转化全链路。先弄懂业务，再上 AI。

02

业务与工程，同一支团队

懂业务的人在前线，工程和七大基建在后方。前线不写代码，系统负责落地。

03

现场经验，沉淀为产品

现场打磨出的能力沉淀回产品。下一个客户起点更高，一次投入、多次复用。

04

按业务结果交付

不卖软件，也不卖订阅。约定可量化目标，直接交付结果:转化率、人效的实际改善。

我们交付给客户的不是软件，而是按业务结果交付的产出。
最快 1 天，让你的 AI 员工上岗，直接交付结果。
已经在岗的 AI 员工

已经在岗的 AI 员工。

从销售、客服、导购，到社工、调解员、理财师——我们已造出一支覆盖四大行业的 AI 员工天团，且仍在不断扩编。拖一拖，点开看看这些已经上岗干活的同事。

客户 · 1000+ 家

5 个高合规高垂直行业，多年扎根。

每一年的客户列表，都比上一年长。

句子互动 · AI 员工平台
一套平台，按行业内置合规边界与 SOP
部署到 5 大行业
在线教育
头部公司广泛覆盖
 看客户墙
消费品电商
头部品牌私域已上线
 看客户墙
金融
银行 / 证券 / 保险头部机构
 看客户墙
政务 · 司法
AI 社工 / AI 普法调解员稳步推进
 看客户墙
泛互联网
平台型公司部署
 看客户墙

为什么在这 5 个行业，AI 出结果更快？

  • 这些行业合规严、流程深，我们按行业把合规边界和 SOP 都内置好了，开通就能用。
  • 多年沉淀的私域话术和业务数据，开通就带，你不用从零积累。
  • 每个行业都有头部客户验证过的打法，新客户进来直接复用。
Agent 流水线

从客户场景到 Agent 上岗，4 步走完。

这条流水线沉淀了多年的行业落地经验，不是简单照搬就能复制的。

01

构建

把客户的业务流程、合规规则、知识积累，封装成可执行的 Agent workflow。

workflow

FDE 驻场把客户的业务流程、合规红线、私域知识，拆成一个个可执行节点，配成能复用的 Agent workflow——不是写死的脚本，是能改、能扩的工作流。

流程拆解合规规则知识接入
02

发布

一键发布到 IM 通道、网页、API、企业内部系统——哪里有业务，Agent 就在哪里上岗。

deploy

同一套 Agent 一键铺到微信客服、小程序、公众号、网页、抖音、API 和企业内部系统。哪里有客户，Agent 就在哪里上岗，换渠道不用重做一遍。

多渠道一键上线系统对接
03

优化

每一次对话的成败都反馈回 Agent。攒 BadCase、调模型，越用越懂业务。

optimize

线上每一通对话的成败都自动回流。攒 BadCase、做标注、调 Prompt 与模型，效果曲线持续往上走，越用越懂业务。

BadCase持续调优效果可量化
04

迭代

每个行业踩出来的打法都攒回产品里，新客户一上来的起点就比上一个高。

iterate

每个行业踩出来的打法，都沉淀回产品底座。

新客户一上来的起点 = 上一个客户的终点，比从零开始高得多。

结果回流 · 新客户起点更高
生来就是企业级

企业上线 AI，先问的不是「能多聪明」，而是「能不能放心交给它」。

TO B 要的是输出稳、行为查得到、企业管得住。Anthropic 在美国走这条路，我们在中国也干了这些年。

一个真问题，七项能力给答案
真问题

客户最常问的，
不是「哪个模型最强」

而是「哪个能放心装进我的系统」。过去一年，这句话我们听了无数遍。

01输出稳

可预测

多年真实业务数据沉淀，Agent 每次输出都能对照、复盘。

02数据稳

数据安全

支持私有化 / 私域部署，客户数据不出域。

03管得住

可管控

workflow 引擎里把能说什么提前写死 + 5 个高合规行业策略库。

04查得到

可审计

每一次 Agent 决策可追溯，金融、政务客户特别在意这一条。

05接得进

能对接

多年 IM 通道适配 + 企业 CRM / 工单 / 知识库直连。

06上得了量

能规模化

1000+ 客户验证过的部署能力，不是只能跑 demo。

07换得了

不锁模型

底层不绑死任何一家模型，智谱 / DeepSeek / Qwen 想换就换。

答案

于是，
能放心交给它

输出稳、行为查得到、企业管得住——这正是 TO B 要的，也是我们干了这些年的事。

harness 工程

模型是发动机，harness 才是能跑起来的车。

LLM 本身产不出业务成果——要给它工具、上下文、沙盒、记忆、评估的完整工程支撑。卖模型的越来越多，做这层 harness 的极度稀缺。这层工程，正是我们一直在做的事。

01
Agentic Loop

决策主循环

决策 → 调工具 → 拿结果 → 再决策的迭代引擎。

02
Tool Use

工具系统

100+ 工具，专为 Agent 封装企业软件接口。

03
Context Eng.

上下文工程

100 万 token 长上下文，分层压缩省 token。

04
Sandbox

沙盒执行

每会话一个 K8s + gVisor 隔离的真实环境。

05
Memory

跨会话记忆

画像 / 洞察 / 用户纠正 跨会话持久化，越用越准。

06
Eval & Test

评估与回归

对每处改动定向生成回归用例，精准回归。

把第一个 AI 员工
装进你的业务流程。

从一个 AI 角色起步，慢慢扩到多个岗位。最快 1 天，第一个 AI 员工在你的业务里上岗。

最快 1 天
从立项到员工上岗
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大型企业客户验证过的部署能力