AI系统诊断 - 实施 - 运营Aleksei Balchunas

将一个AI工作流或AI智能体系统投入生产

面向创始人和小团队的人工智能咨询与AI自动化实施。从一个范围明确的业务成果出发,把工作流做得实用、可观测、可维护。

已有在演示中可用、但在真实业务中频繁失败的AI智能体或自动化流程?这同样是合适的起点。

01

三种合作方式

每次合作聚焦一个范围明确、可验证的运营成果。

诊断

付费诊断 - $299

最多2小时,梳理当前工作流、故障模式、数据访问、工具权限和生产风险。您会收到范围明确的建议:继续实施、缩小系统范围或停止。更深入的评估将单独确定范围。

实施并稳定运行

固定范围实施

构建或加固一个工作流或AI智能体系统,并补上演示阶段常被忽略的控制:审批、重试、备用路径、日志、成本上限和清晰交接。

运营

持续AI系统运维

复盘故障和成本,调整工作流并维护集成。随着工具、提示词、数据和业务规则变化,持续确保系统可用。

02

支持内容

当业务有明确负责人、可重复的工作流和可检查的结果时,AI实施服务最能发挥价值。

AI工作流自动化

一个边界清晰的业务工作流

连接触发条件、源数据、模型、业务规则、审批节点和目标系统。适合的场景包括研究准备、客服辅助、报告生成、结构化审核和内部交接。

AI智能体咨询

一个经得起真实业务使用的AI智能体

定义工具权限、状态、停止条件、人工审核、评测案例、故障处理、日志和成本上限。目标是构建一个自主范围有限、可控制的系统。

内部知识工作流

与实际工作相连的聚焦型Company Brain

把一组明确的企业信息源转化为有依据的内部知识系统,再接入一个可执行工作流。比名称更重要的是信息源负责人和更新规则。

集成与可靠性

工具、API、MCP、监控与恢复

在不授予无限权限的前提下,把模型接入所需系统。增加可观测性,让负责人清楚知道执行了什么、哪里失败、花费多少以及下一步如何处理。

应用发布是另一项需求? 现有应用的App Store、Google Play、移动端打包和生产发布工作请前往App Release Ops。本页面专注于AI系统的行为、工具、数据、可靠性和运营。

03

来自自有产品的实战经验

我的方法来自亲自构建和运营产品,包括处理首次演示成功后才暴露的问题。

10+

消费产品

约7年内打造了10多款产品,覆盖AI应用、交易平台、创作者工具、增长和基础设施。

48h

生产级AI交付

生产级Stable Diffusion API在约48小时内上线至无服务器AWS。这是实际运营案例,不是交付时限承诺。

2

完成2次退出

Hypee被Yandex收购。AI照片和视频编辑器AI Boost于2025年以约45万美元退出。

我现在仍亲自编写生产代码。诊断和实施都以真实约束为基础:小团队、不完整的数据、有限的注意力,以及上线后必须有负责人维护的系统。

04

从项目简介到可运营系统

先迈出一小步,可以避免双方陷入没有可靠完成标准的模糊项目。

第1步
发送当前运营问题。 说明当前工作流、负责人、输入、输出、工具、处理量以及故障成本。
第2步
确认是否适合。 我会区分AI系统问题与流程、数据、人员或应用发布问题。
第3步
进行$299付费诊断。 最多2小时内,您将获得风险图、建议范围、边界和可执行的实施计划。
第4步
按固定范围实施。 如果诊断支持继续实施,我们会约定成果、验收标准、交接方式和运营责任。
第5步
交接或持续运营。 您的团队可凭文档接手,或由我们根据已观察到的故障与变化制定持续AI系统运维方案。
05

适合与不适合的情况

适合

  • 有一个明确的工作流或AI智能体系统需要改进。
  • 有负责人对业务成果负责,并能审核边缘情况。
  • 可以合法访问所需系统和数据。
  • 您需要可靠性、可追溯性和交接计划。

不适合

  • 没有确定首个工作流,只希望在所有环节加入AI。
  • 没有人工负责人,却承诺AI智能体可以替代整个团队。
  • 隐蔽或未经授权地访问第三方数据和系统。
  • 要求为缺乏证据支持的模型行为作保证。
从真实工作流开始

当前什么流程在运行、在哪里出错、谁对结果负责?

请发送这些背景信息。我会判断$299诊断是否是合适的下一步。

发送项目简介