进入现场
与业务团队一起理解真实流程、现有系统、数据条件和决策边界。
AI 不是附加在传统业务上的工具,而是我们定义产品、开发软件和服务客户的起点。我们自主打造 AI 产品,也进入企业现场共同构建真正可用的 AI。

现场应用工程师让 IT 技术进入真实业务场景。今天,企业需要能够进入现场部署 AI 的 Forward Deployed AI Engineer。我们把自研 Skill 与 AI 产品的实战经验带到客户环境中,协助完成 Skill 的设计、开发、集成、验证与长期维护。
与业务团队一起理解真实流程、现有系统、数据条件和决策边界。
把我们开发 Skill 的经验带入客户环境,共同完成设计、工具连接、测试与部署。
上线不是终点。根据真实使用持续维护 Skill、修正边界并扩展能力。
我们不把 Skill 限定在某一个模型或平台。每个项目都会根据客户环境适配目标 Agent,并明确输入、执行过程、工具权限、输出格式和失败边界。
定义 Agent 要完成什么、何时停止、如何处理不确定信息。
整理专业资料、术语、来源标准和必要的私有知识。
按需连接搜索、数据库、文件系统、企业软件与业务 API。
交付可复现的测试场景、验收标准、使用说明和维护记录。
底层都是可调用、可验证、可维护的 AI Skill,区别只在于服务对象与产品形态。
工程师进入客户现场和真实工作流,与业务团队并肩发现问题、开发、集成并持续迭代,让 AI 真正在客户环境中运行。
由 Sweet Spot 自主发现需求、定义产品并完成开发运营的 AI 应用,Moshi 是我们正在开发的第一个案例。
Forward Deployed AI Engineer 进入客户现场共同开发;AI Products 则是由我们自主定义和开发的应用。两者都以可验证、可维护、持续运行的 AI 能力为基础。
跨语言搜索、来源筛选、证据整理与研究结论输出。
研究方法产品化围绕企业、行业与供应链建立结构化的调查和核验流程。
判断流程产品化把翻译、摘要、分类、通知与后续动作连接成完整工作流。
运营流程产品化我们从真实需求出发,把 AI 能力开发成可以持续使用的产品。

面向日本业务场景的 AI 电话接听与跨语言信息处理。
查看 Moshi用语音记录日常,由 AI 整理、理解并沉淀个人记忆。
将公司基本面信息转化为结构化、可追踪的 AI 分析。
使用 AI 辅助零件识别、资料整理与库存管理。
梳理用户、输入、当前方法、关键判断与目标结果。
确定知识、工具、权限、流程、输出与异常处理。
用真实案例开发、测试并修正边界和失败模式。
部署到目标环境,完成文档、培训与后续维护。
Sweet Spot 从产品定义、研发协作到日常运营,都以 AI 为核心。我们把在中国、美国和日本积累的研究、经营与投资经验沉淀为自己的 AI 产品,也把这套 AI-native 的实践带进客户的真实业务。
告诉我们你希望 AI 完成的工作。我们的 Forward Deployed AI Engineer 可以进入现场与你共同开发,也可以探讨成熟能力成为独立 AI 产品的可能。