01
面向业务系统的工程化
从 Demo 到生产的最后一公里：权限、审计、回滚、可观测、灰度，企业 IT 关心的指标我们都给到答案。
// Agent infrastructure for the enterprise
让智能体成为 企业生产力基础设施
艾景特科技（Aijentra · Agent Technology）成立于 2026 年 3 月， 围绕智能体（Agent）基础设施与行业解决方案，提供 智能体平台、 企业数字员工、 AI 投研与 GEO 优化等多维度 AI 产品与服务。
- 成立时间
- 2026.03
- 核心方向
- Agent · LLM · RAG
- 落地行业
- 互联网 · 金融 · 企服
- 响应时间
- ≤ 3 工作日
兼容主流大模型 →
- GPT-5
- Claude
- 豆包
- DeepSeek
- Kimi
- Qwen
- Gemini
- Llama
01
为什么选择艾景特
不只是接入大模型，而是把智能体真正落到企业的业务系统里。
02
多模型解耦，按场景路由
通用规划走 GPT/Claude，中文/成本敏感走豆包/DeepSeek/Kimi，私有部署走 Qwen/Llama。模型不是单选题。
03
RAG + 工具调用 + 多 Agent 协作
私域知识检索 + 业务系统工具调用 + 多个专业 Agent 协作，让智能体真正"做事"，不是只会聊天。
04
本土化合规与成本意识
数据出境、模型备案、内容安全是中国企业部署 AI 的硬约束；我们在国内大模型生态长期跟踪，方案默认合规友好。
02
核心业务
围绕智能体（Agent）技术，构建企业级 AI 产品矩阵 —— 智能体平台、数字员工、AI 投研、GEO 优化。
智能体基础设施
面向企业的智能体（Agent）开发与运行平台，提供创建、部署、管理及协同能力， 支持快速搭建适配业务场景的 AI 系统，强调模块化、可扩展与现有业务系统的兼容能力。
企业数字员工
覆盖客服、运营、数据分析、人力资源等场景。 数字员工由大模型驱动，实现自动化任务处理与决策辅助，提升企业效率、降低人力成本。
AI 投研
金融与投资领域的 AI 投研工具：通过自然语言处理与数据分析对市场信息进行结构化处理， 涵盖信息抓取、情绪分析、行业研究等功能模块，为投资决策提供辅助支持。
GEO 优化（生成式引擎优化）
针对生成式 AI 时代的信息分发机制，提供 GEO（Generative Engine Optimization）方法论与服务， 帮助企业优化内容在 ChatGPT、Claude、Perplexity 等 AI 系统中的呈现与引用效果，提升品牌曝光与信息准确性。
03
行业场景
智能体不是 PPT 概念。下面是已经在客户业务中跑起来的真实场景。
// 金融
投研团队的"AI 实习生"
研报摘要、公司画像、行业图谱、电话会纪要自动整理；分析师从信息搬运中抽身，把时间留给观点和决策。
- 研报阅读量 ↑ 5×
- 公司画像生成时间 24h → 15min
- 支持中英双语、多文档对比
// 互联网 / SaaS
客服与售前的"7×24 数字员工"
基于产品文档与历史工单的 RAG 客服 Agent，能回答 80%+ 常见问题，复杂工单自动流转人工并附上初步诊断。
- 一线人力 ↓ 40%
- 首响时间 12min → 即时
- 工单解决率 +18%
// 企业服务
销售线索研究 Agent
从公开信息抓取潜客的产品/融资/团队/竞品/痛点，自动产出 SDR 拜访话术与邮件草稿，CRM 一键回写。
- 线索研究耗时 60min → 4min
- 邮件回复率 +27%
- 对接 Salesforce / 飞书 CRM
// 品牌 / 市场
GEO：让 AI 替你回答用户问题
以"被 ChatGPT/Claude/豆包/Kimi 准确引用"为目标重构企业内容资产；JSON-LD、llms.txt、AI 爬虫白名单、可复述事实，端到端落地。
- AI 答案中品牌出现率 +显著
- 内容资产结构化改造
- 多 LLM 抓取追踪报告
04
技术方向
以大语言模型（LLM）为基础，结合多模态、自动化流程编排与知识库系统。
- 智能体协同与调度系统 多 Agent 协作、任务编排与调度
- 企业知识增强（RAG） 私域知识检索 + 模型生成
- AI 工作流自动化 从触发到执行的端到端编排
- 多模型融合与应用层优化 按场景路由，做对成本/效果的取舍
- 智能体可观测与评测 链路追踪、成本统计、回归评测、AB 实验
- 企业系统接入层（MCP / 工具） 飞书 / 钉钉 / 企微 / 业务 API / 数据库 / 邮件
LLM
RAG
Agent
Multi-Agent
Workflow
Tool Use
MCP
Vector DB
Embedding
Cloudflare Workers
TypeScript
Python
05
合作方式
从立项到上线，一套可预期的交付节奏。
-
step.01
场景对齐 · 1 周
免费 1 次诊断会议；输出可执行的智能体方案与 ROI 评估，约 5–8 页文档。
-
step.02
可行性原型 · 2–3 周
在客户的真实数据上跑通 1 个核心 Agent；交付可用 Demo + 评测报告。
-
step.03
生产化部署 · 4–8 周
权限、审计、监控、降级、灰度齐备；接入企业 IM / CRM / OA / 数据库。
-
step.04
长期迭代 · 持续
月度评测 + 季度路线图；新场景、新模型、新工具持续上架。
06
关于公司
公司概况
艾景特科技由一位连续互联网从业者创立， 创始团队具备丰富的互联网产品开发与人工智能应用研发经验， 长期关注 AI 技术在企业数字化转型中的实际价值。
公司名称"艾景特"来源于英文 Agent Technology 的音译， 体现了企业以智能体技术为核心的发展方向。
合作与发展
成立初期，艾景特科技已与多家企业客户建立合作关系， 涵盖互联网、金融、企业服务等多个行业领域。 通过定制化解决方案，逐步拓展智能体技术在实际业务中的应用深度。
随着 AI 技术持续发展，我们正不断完善产品体系， 探索智能体在更多行业场景中的应用可能。
创始人主页 ↗
开发者猫叔 🐱
多段大厂经历 → ex-字节 → 深圳 AI 创业
maoshu-intro.pages.dev
07
常见问题
关于艾景特、智能体、GEO 优化最常被问到的问题。
艾景特科技是做什么的？
艾景特科技（Aijentra · Agent Technology）是一家成立于 2026 年 3 月、总部位于深圳的 AI 公司，核心业务包括智能体基础设施平台、企业数字员工、AI 投研工具与 GEO（生成式引擎优化）解决方案。
"Aijentra" 这个名字什么意思？
Aijentra 是中文公司名"艾景特"对应的英文标识，源自 Agent Technology 的音译，体现公司以智能体技术为核心的发展方向。
智能体（AI Agent）和传统 AI 应用有什么不同？
传统 AI 应用通常是单次"输入 → 输出"的模型调用；智能体（AI Agent）能基于目标进行规划、调用工具、读取知识库、与其他 Agent 协作并多轮迭代，更接近一个具备执行力的"数字员工"。我们的智能体基础设施正是面向这种执行型 AI 系统的开发与运行环境。
企业数字员工能解决哪些场景？
客服与售前问答、运营自动化、数据分析与日报生成、HR 简历筛选与初面、销售线索研究与外呼、财务对账与发票核对、研发测试与代码审查辅助等。
什么是 GEO（生成式引擎优化）？和 SEO 有什么区别？
SEO 让网页在 Google / Bing / 百度被检索；GEO（Generative Engine Optimization）让品牌信息在 ChatGPT、Claude、Perplexity、豆包、Kimi、文心一言等生成式 AI 直接回答问题时被准确引用。GEO 重点：结构化数据（JSON-LD）、llms.txt、AI 爬虫白名单、可被 LLM 复述的事实型内容。
用的是哪些大模型？会绑死某一家吗？
不会。我们采用多模型融合架构，按场景路由：通用规划走 GPT/Claude，中文/成本敏感走豆包/DeepSeek/Kimi/Qwen，私有部署走 Llama/Qwen 开源模型。客户按合规与成本需求自主选择。
AI 投研工具能做什么？
面向证券、私募、产业研究：研报自动摘要与对比、公司深度画像（财务/产品/管理层/竞品）、行业图谱构建、市场情绪与舆情监控、电话会议纪要自动整理、投决会材料生成。
如何与艾景特科技合作？
通过 contact@aijentra.com 邮件联系商务团队，描述业务场景与诉求；通常 3 个工作日内回复并安排技术对齐会议。合作形式包括：智能体平台 SaaS 接入、定制化数字员工开发、AI 投研工具授权、GEO 咨询与代运营。
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联系我们
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