面向企业与机构的业务 AI 化治理系统

让 AI,
交付真可靠,
业务真见效。

把 AI 员工、人类员工、业务软件与专业能力组织成你自己的业务流程。在保留现有软件与经营方式的基础上,实现业务的 AI 化、自动化、智能化升级。

业务流程→受控执行→可靠交付
安普里 IP 形象 · 小黑牛安安

把模型能力,变成企业自己的业务能力。

LAYER 01 · 第一层
大模型
理解与生成

提供理解、分析与生成能力,按任务选择合适的模型。

LAYER 02 · 第二层
AI 员工与能力组件
有职责、有方法

结合企业私有知识与规则,配置专业能力、工具和交付标准。

我们在这里
LAYER 03 · 第三层
安普里
业务 AI 化治理

将人、AI 与现有软件组织起来,统一执行、审核、交付与运行记录。

业务流程由企业自己定义。AI 有明确职责、受控行动和可核验的交付结果。

AMPULY · 系统与自研执行底座

用可视化搭建台,
组织企业自己的
AI 化业务流程。

说明业务目标,或上传需求资料,与安安一起形成流程草稿。
在搭建台配置 AI 员工、人工责任节点、软件接口与专业能力,再通过测试和验收投入业务。

聊聊你的业务怎么接入
项目演示:一个传统制造企业如何通过AI深度提升 · 从一个目标,到整个企业的协同。 互动演示 · 示例数据

你说目标。安安协助组织业务。

从需求拆解到任务推进,安安帮助组织 AI 员工、人员与工具。职责、审批和交付记录,统一留在系统中。

独立窗口体验 (在新窗口打开)
安普里系统制造企业业务示意:围绕经营需求组织业务任务、协作与交付。

换一个业务目标,看看安安如何拆解任务与组织协作。

业务情景与数据均为演示;正式接入需完成企业配置、试跑与验收。

现有业务,协同升级

保留软件与经营方式,
明确人与 AI 的分工。

行动受控,交付可核验

权限、预算与人工审核,
随业务流程一起运行。

能力可复用,流程归企业

积累 AI 员工与专业能力,
企业私有知识与流程不默认公开。

AMPULY SYSTEM

面向企业与机构的业务 AI 化治理系统。

通过可视化搭建台,将 AI 员工、人类员工、业务软件接口和专业能力组件组织成企业自己的业务流程。统一管理任务执行、人工审核、业务管理、交付管理和运行记录。

AMPULY ENGINE

系统的自研执行底座。

负责多模型接入、工具调用、持续任务执行,以及权限、预算、审批和自学习迭代。结合企业私有知识与规则配置 AI 能力;从业务反馈中提出改进,经过测试与审批采用新版本。

业务落地方法

业务按需搭建,能力持续积累。

每家企业有自己的业务路径。将可升级、可复用的 AI 员工与专业能力沉淀为资产,再结合企业私有知识与规则配置使用。

01

看见问题

先看清客户真正要解决的问题,再决定做什么。

02

设计解法

把问题变成可执行的方案、流程和工具。

03

交付影响

让交付进入现场,形成可观察的业务影响。

04

组织复用

把经过验证的 AI 员工与专业能力沉淀为团队资产。

05

持续增长

从反馈中提出改进,测试通过后再采用新版本。

看见问题 → 设计解法 → 交付影响 → 组织复用 → 持续增长

先把传统业务流 AI 化,让交付变可用可靠,再通过不断迭代让它变得更加高效!

行业参考

不靠口号,靠可溯源的数据。

以下为公开资料中的行业案例,说明业务 AI 化的应用方向,不作为安普里客户交付案例。

// 电信

网络数据分析

Before
按天 · 1–3人
After
分钟级

新分析需求从"按天写 SQL"压到分钟级,人工取数错误大幅减少。

来源:Datawhale《FDE 案例100》NO.16 · 美国头部电信运营商
// 城市规划

研判报告生成

Before
3–5 天
After
10–20 分钟

跨部门报告从近一周压到十几分钟,单项分析 1 小时 → 5–10 分钟。

来源:Datawhale《FDE 案例100》NO.4 · 城市规划设计院
// 医药

销售团队赋能

Before
近 2 个月
After
约 3 周

新人培训压缩 2/3,老销售每月省 3–4 个人天、多拜访 1–2 个客户。

来源:Datawhale《FDE 案例100》NO.18 · 生物科技上市公司
// 建筑设计

消防图纸合规

Before
数天
After
约 30 分钟

数百空间逐条对照规范,从数天缩到 30 分钟出初稿,人从执行转为审核决策。

来源:Datawhale《FDE 案例100》NO.21 · 建筑设计方
本站实证 · AMPULY 自建项目

这个网站本身作为一个独立项目,从立项 → 规划 → 视觉设计 → 程序开发 → 关联业务 API 接口植入 → 域名与服务器部署 → 上线,这个在传统流程中需要 15 天以上 的项目,在 安普里 系统里通过集成 AI 业务流完成,只花了 3 个小时。

不可溯源的数据,我们不放。这是“可验收”价值观的底线。

选择路径

你现在更关心哪件事?

企业与机构

让一个具体场景先跑起来。

从现有流程出发,一起明确 AI 适合做什么、能解决哪些问题、交付什么结果、创造什么价值,以及 AI 与人如何协同让业务更加高效高产。

沟通我的业务场景 →
人才

从会用 AI,到能推进交付。

以学员自己的真实业务为实训对象,学习使用安普里系统,完成业务改造、实际部署与验收。

查看部署工程师培养计划
系统部署

从一开始,就深入业务一线,以可靠部署为准则。

从现有业务软件、员工分工与经营规则出发,选定一段业务,配置 AI 员工与人工责任节点,推进接入、测试和验收。

步骤 我们与客户一起确认什么 应留下的材料
明确场景使用者、流程、基线、范围和负责人场景说明与现状记录
约定验收质量、效率、异常处理与人工边界验收清单与测试样本
实施验证系统接入、权限、执行记录和失败处理实施记录与验证结果
业务复盘是否达到约定、哪些问题仍存在验收结论与后续计划

四个方向,回答「可靠交付」最常被追问的四件事:

把验收条件、环境和结果放在一起核对。

示例材料:脱敏验收记录

明确执行权限与审批边界。

示例材料:动作审批记录

保留关键步骤及成果来源。

示例材料:过程记录与来源索引

按环境确认部署、依赖及恢复方式。

示例材料:部署检查和恢复演练记录
企业业务 AI 化部署工程师培养

用专业系统和专业能力武装自己。

围绕真实业务问题,训练业务拆解、工程落地、数据与系统、人机协作、现场沟通、结果交付和项目复盘七项能力。

01
业务场景说明
→
02
实施方案
→
03
可运行成果
→
04
验收记录
→
05
复盘说明
有行业经验、懂业务的职场人

在一个行业里扎过根,知道事情实际是怎么跑通的。

在看行业新机会的人

手上有一套攒下来的经验和判断,差的只是一个能接上的新位置。

要 AI 化改造的中小企业主 + 团队

知道必须改,只是还没找到能落地、能验收的下手方式。

学校与学生

学校想开 AIGC 的课,学生想用 AIGC 的能力进职场。

成果示例

一个可量化、可溯源、可演示的交付成果,并讲清它怎么被验收。

当前状态

意向登记中 · 班期与安排以正式通知为准。

培养懂业务、会用安普里系统、能完成实际部署与交付的人,以自己的真实业务做改造和实训。
个人学习有网课和集中线下实训课两种方式;企业集训以线下集训为主,内训 + 陪跑与上门可单独定制;学校 AIGC 培养走校企共建。

当前为意向登记,班期与安排以正式通知为准。

方法论

开始动手前,先把这几件事想明白。

01

如何选第一个 AI 场景

从真实流程出发,找到值得验证、又能验收的第一个问题。

02

如何写验收标准

把"效果好"翻译成可观察、可核对、可追溯的条件。

03

部署成果应展示什么

一份成果如何证明你不仅能做,还能对结果负责。

安普里定位白皮书|系统、执行底座与企业 AI 能力资产 →
FAQ

从一个具体问题开始。

安普里是什么?

面向企业和机构的业务 AI 化治理系统,以可视化搭建台组织人、AI 与业务软件,统一任务执行、人工审核、业务管理、交付管理和运行记录。

企业需要先准备什么?

一个具体流程、一位业务负责人,以及可讨论的验收目标;首次咨询不要求上传内部资料。

需要替换原有业务软件吗?

从企业现有软件与经营方式出发,通过业务软件接口、工具连接器等方式接入;具体系统、权限和交互方式在项目中确认。

什么是企业自己的 AI 资产?

经过配置与验证的 AI 员工、专业能力组件及其企业私有知识与规则,可升级、可复用。企业的业务流程、数据和知识不默认发布到公共市场。

学完是否保证就业?

不以报名或结业承诺录用;提供成果评审与岗位匹配支持。

现在可以报名或启动项目吗?

部署工程师培养为意向登记阶段;企业与机构可先沟通具体业务需求和接入范围。