01
AI 应用开发
把大模型接进你的实际业务。从挑选场景、设计方案、开发，到效果评测和上线，都由我们负责。
- 智能体与流程自动化
- 企业知识库与 RAG 问答
- AI 客服与销售助手
- 效果评测与持续调优
开发服务
AI 应用开发与定制软件
我们为企业开发 AI 应用、Web 与移动应用，以及原生 macOS 和 iOS 软件，并在上线后继续维护。XicoClean、Machi、Nerva 等自有产品出自同一支团队，可以直接作为交付水平的参考。
服务范围
四类服务
02
定制软件开发
Web、手机和桌面应用，从设计、开发到上线，完整交付。
- Web 应用与管理后台
- iOS / Android 应用
- API、数据库与权限管理
- 支付与第三方集成
03
原生 Apple 开发
用 Swift 6 和 SwiftUI 开发 macOS 与 iOS 原生应用。XicoClean就是这样做出来的。
- macOS / iOS 原生应用
- 深度系统集成
- 性能优化与动效
- Developer ID 签名、Apple 公证与自动更新
04
上线后的运维与迭代
部署、监控、修复问题、发布新版本。系统上线以后，维护工作我们继续负责。
- 部署、监控与自动化
- 多语言与国际化
- 数据安全与隐私边界
- 版本迭代与运营支持
AI 应用开发
最常交付的六类 AI 项目
每一类都可以从一个具体的小环节开始，效果确认后再逐步扩大。
智能体与流程自动化
很多工作其实就是固定的几步：打开几个系统，查资料，整理，填表，再发出去。我们把这类流程交给 AI 智能体来跑。它能调用你现有的系统和工具，遇到需要拍板的地方会停下来等人确认。每一步做了什么都有记录，出了问题能查到原因，权限也和现有系统保持一致。
常见场景
- 整理销售线索，提醒跟进
- 自动生成日报、周报和报表
- 跨系统录入和核对数据
企业知识库与问答
公司的制度、产品资料和项目文档，常常散在十几个地方，新人找不到，老员工也懒得翻。我们把这些资料整理进知识库，用检索增强生成（RAG）让大模型只根据你的资料回答，并标明出处。谁能看到什么，和你内部的权限一致；资料一更新，答案也跟着更新。
常见场景
- 制度与业务问答
- 产品手册与售后助手
- 研发文档与代码检索
AI 客服与销售助手
接入官网、App、企业微信等渠道，晚上和节假日也能及时回复。它能查询订单、库存和物流，按你定的规则推荐产品；碰到复杂或敏感的问题，会把之前的对话一起转给人工，客户不用把话再说一遍。答得好的回复会沉淀下来，下次直接用上。
常见场景
- 电商与跨境客服
- 售前咨询与线索收集
- 会员与售后服务
文档与数据处理
用多模态大模型读合同、票据、简历、报表和图片，把需要的信息提取成结构化数据，完成比对、校验和汇总，再写回你正在用的系统。以前要花半天手工整理的资料，几分钟就能处理完，人只需要复核结果。
常见场景
- 合同条款提取与风险提示
- 票据和单据识别录入
- 用自然语言查询数据
内容生成与营销
先把品牌的语气、常用词和禁忌整理成规则，再批量生成商品描述、社媒文案、营销邮件和多语言内容，也可以配合图片和视频生成工具一起用。每条内容发布前都有人审核，产量上去了，风格也不会跑偏。
常见场景
- 商品详情与多语言上架
- 社媒与广告文案
- 营销邮件与个性化推荐
端侧与私有化部署
对数据敏感，或者需要离线使用的场景，我们把开源模型部署在你的私有服务器或本地设备上，推理、检索和评测都在你自己的环境里完成，数据不会流出。XicoClean在本机完成的相似照片识别，用的就是这种方式。
常见场景
- 内网知识库与助手
- 设备本地的 AI 功能
- 满足合规要求的私有部署
合作方式
按你所处的阶段，选择合作方式。
还在判断 AI 值不值得做，已经想好要做一款产品，或者需要有人长期维护，都可以从对应的方式开始。
- 01先验证
AI 咨询与验证
梳理业务场景和优先级，评估可行性和成本，再用你的真实数据做一个能演示的原型，帮你判断值不值得继续投入。
- 梳理场景和优先级
- 模型选型和成本测算
- 可以演示的原型（PoC）
- 后续的落地路线图
- 02按里程碑交付
产品与项目交付
从需求、设计、开发到测试上线，完整交付一个项目。范围、进度和验收标准，开工前就写清楚。
- 需求分析与交互原型
- UI 设计与全栈开发
- 测试、部署与上线
- 交付源代码和文档
- 03按月合作
长期技术合作
相当于你的外部技术团队：持续开发新功能，优化性能和成本，升级模型，处理运维和安全。
- 固定的沟通节奏
- 持续发布新版本
- 监控、运维与安全
- 跟进新模型，持续调优效果
技术选型
不绑定任何一家模型。
哪个模型效果好、成本合适、符合合规要求，就用哪个。同一个系统里，不同的环节也可以用不同的模型；有了更好的模型，随时可以换。
我们用过、接入过的模型
- DeepSeek
- 通义千问 Qwen
- Kimi
- 智谱 GLM
- 豆包
- 文心
- OpenAI
- Claude
- Gemini
- Llama
- Mistral
- L4
应用与交互
Web、App、桌面端，以及企业微信、飞书和钉钉里的 AI 助手。
- L3
智能体与编排
工具调用、工作流编排、多个智能体协作，以及人工审核节点。
- L2
知识与数据
文档解析、向量检索（RAG）、数据清洗和权限隔离。
- L1
模型与部署
云端 API、私有化部署和端侧推理，配套效果评测和监控。
合作流程
一个项目的推进方式
我们自己的产品也按这个流程开发。每个阶段结束，你都会拿到可以检查的成果。
- 01
沟通与评估
先了解背景、目标和限制，判断范围和技术路线。哪些值得做、哪些不建议做，我们会直接说。
- 02
方案与原型
确定功能结构、交互原型和技术方案。AI 项目会先用真实数据做原型，问题在大笔投入之前就能发现。
- 03
开发与验收
按版本推进，进度随时可查。每个版本都能上手试用，AI 功能还有可以对比的效果数据。
- 04
上线与运营
部署、监控、修问题、出新版本，持续优化效果和成本。上线以后有问题，找的还是同一批人。
工作准则
我们坚持的四条准则
这些习惯来自开发自己的产品，同样用在每一个客户项目上。
01
先把问题想清楚
动手之前，先弄清楚要解决什么问题、给谁用、做到什么程度才算完成。有时候最合适的办法根本用不上 AI，我们也会直说。
02
效果用数据说话
AI 好不好用，不靠感觉判断。每个场景我们都会准备一套测试题，上线前后用同样的指标对比。
03
数据安全，没得商量
能在本地处理的数据就不上传。客户的数据谁能看、能拿来做什么，都会事先约定好，并写进合同。
04
交付以后继续负责
自己的产品一直在更新，客户的项目也一直有人维护。交付以后出了问题，随时能找到我们。
常见问题
合作常见问题
没找到答案？直接写信问我们。
你们能做哪些 AI 项目？
做得最多的是这几类：AI 智能体与流程自动化、企业知识库与问答（RAG）、AI 客服与销售助手、合同和票据等文档的处理、内容生成与营销，以及私有化部署的 AI 应用。也可以把 AI 功能加进你现有的系统和 App，或者企业微信、飞书、钉钉里。
你们用哪些大模型？可以私有化部署吗？
我们不绑定某一家模型，会按效果、成本、速度和合规要求来选。国内常用 DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包等，海外常用 OpenAI、Claude、Gemini 和 Llama 等。数据敏感的场景，可以把开源模型部署在你的私有服务器或本地设备上。
我们的数据安全吗？会被拿去训练模型吗？
我们优先选用不会拿客户数据训练模型的企业级接口，或者直接私有化部署。接入数据时只开必要的权限，数据怎么用，会在合同里写清楚。能在本地处理的数据，我们不会上传。
一个 AI 项目大概要多久？
看范围。一个聚焦的验证原型，通常几周就能做出来；完整的产品按里程碑推进。聊清楚需求以后，我们会给出明确的方案、排期和报价。
项目的源代码和知识产权归谁？
以合同约定为准。一般来说，为你定制开发的源代码和相关知识产权，在项目款项结清后归你所有，我们会一起交付代码、文档和部署说明。
开始合作
告诉我们你想做什么。
把 AI 用进现有业务、从零开发一款产品，或者需要一支长期的技术团队，都可以来信。写下背景、目标和时间要求，我们会在 1–2 个工作日内回复，并说明可以怎么做。
或直接发邮件 · hi@xicoai.com