AI 不是加在生意上的一个插件,
它是生意被重新组织的方式。
大多数系统把 AI 当成客服窗口或者写文案的按钮。我们的判断不一样:真正的变化发生在心智层。 所以我们把它拆成三件能交付、能验收的工程,分别解决品牌被怎么理解、意图怎么被接住、能力怎么铺到每一块屏幕。
造心智
把品牌的方法论、货品知识和话术标准蒸馏成结构化资产,让每一个智能体都基于同一套认知说话。
卖心智
从站外投流到成交核销打通一条链路,承接、推荐、归因、风控在同一套数据里闭合。
放大心智
让品牌同时出现在 AI 的回答里和门店的屏幕上,把线上认知和线下体验接成一件事。
让 AI 学会你的品牌,
而不是只会写文案
AIBE 品牌引擎先把零散的品牌资料蒸馏成结构化的品牌 DNA,再交给一组各司其职的智能体去执行。 产出的每一条内容都带着同一套认知,不需要每开一个新会话就重新解释一遍你是谁。
- 品牌 DNA 蒸馏:从产品手册、话术、案例中抽出可复用的品牌定义,成为所有智能体的共同底座。
- 三层知识库:公司、项目、会话三级 RAG 检索,向量服务不可用时自动降级为关键词召回,不中断业务。
- S1 到 S9 流程编排:洞察、准备、创意、产出、审改、审核、发布、数据、复盘可前进也可回退,关键节点交由人确认。
- 合规护栏与长期记忆:输入输出双层过滤;每一次确认和复盘都沉淀回品牌画像,用得越久越懂你的生意。
外部流量进来的那三秒,
决定了这笔投放值不值
用户带着明确意图从站外点进来,页面慢一秒就走。所以承接页用模板加槽位在毫秒级拼装, 大模型放在推荐和复盘环节,不挡在首屏的关键路径上。
- 意图会话:外部投流参数进站即建立匿名意图会话,用户不必先注册就能被识别和承接。
- 门店级供给:语义召回叠加标签召回,按当前门店的真实库存和价格策略过滤后再排序。
- 多平台归因:抖音、小红书、美团等渠道的转化事件按各自的 CAPI 规范回传,投放效果算得到人头。
接得住
承接页按意图参数实时组装,首屏不等待模型返回。
转得动
专属智能体在页面内完成导购答疑,把犹豫留在站内解决。
算得清
转化事件回传各平台,ROAS 归因到单条投放计划。
管得住
A/B 实验与熔断降级,异常流量自动切回保底策略。
心智要放大到两个地方:
AI 的回答里,和线下的每一块屏幕上
越来越多的购买决策起点,是用户去问一个大模型。与此同时,真正促成成交的仍然是门店里那次具体的体验。 这两端过去互不相干,我们把它们接成同一条链路。
GEO 生成式引擎优化
用户问 AI 的时候,AI 会怎么描述你
搜索引擎排名之外,还有一层新的货架:大模型的回答。品牌在这层货架上是否被提到、被怎么描述、有没有被说错, 现在是可以监测也可以干预的。
- 监测品牌在主流 AI 问答场景中的出现频次与描述口径。
- 结构化词条内容工厂,合规产出并定向投喂到目标场景。
- 幻觉猎手:发现 AI 对品牌的错误描述并提交纠偏。
端侧智能与算力网络
让每一家门店都成为 AI 的入口
设备入网之后就是一个可被调度的算力节点。门店立屏能跑通语音识别、对话和生图的完整链路, 顾客当场看到结果,也当场留下线索。
- 设备入网与 AI 任务分发,任务队列和结果回传全程可追踪。
- 多模型算力网关按场景路由,用量与成本逐笔可计量。
- AI 数字员工进驻 IM,与真人同处一个会话协同办事。
交易之外,还有一层要接住
商品卖出去只是开始。货款怎么分、发票怎么开、上游的资金缺口怎么补, 这些环节不打通,生意一旦上量就会卡在中间。所以底座里本来就带着这几件事。
供应链与产业金融
B2B 采购、仓配与合同履约之上叠加授信、应收与风控审单,并支持农产品反向开票的四流合规场景。
分账、发票与清结算
微信实时分账与周期性分账、多角色分润规则、开票红冲与通道日志,一整套跑在同一份订单数据上。
企智舱企业服务
工商、税务、知识产权等 38 项预置服务 SKU,带义务日历与材料校验,把行政杂事从老板的时间里拿走。
以上为当前生产环境的工程口径统计,随版本迭代持续变化。

