让软件 学会思考。
我们把大模型做成稳定可靠的产品——智能助手、AI 智能体与知识库系统，深度接入你的数据与工具；云端模型经自营的帅 API 接入，也可完全私有化部署。
- 自营 AI 网关
- 云端或私有化部署
- 支持粤语及中英文
别只听我们说，亲手试试。
选择一个场景，看看 AI 智能体如何工作：理解问题、检索相关文档、调用业务系统，最后附上出处作答。
你: 我上周买的蓝牙耳机到现在还没收到，能帮我查一下吗？订单号 SZ-20931。
客服助手: 查到了！订单 SZ-20931 的耳机今天上午已从南山转运中心发出，预计今天 18:00 前送达[1]。如需改送其他地址，可在签收前到“我的订单”中修改[2]。需要我现在帮你改吗？
想试试真正的 AI？
上面的控制台按预设脚本运行；本站的 AI 助手则会实时作答，并通过我们运营的帅 API 接入模型。
提问我们想做一个 AI 智能客服，你们会怎么做？大概需要多久？
我们不只开发 AI， 更亲自运营。
帅 API（SHUAI API）是我们自主研发并运营的 AI API 网关：开发工具和应用只需接入一个 OpenAI 兼容端点，即可调用常用模型，用量与费用统一管理。
本站的 AI 助手，正是通过它接入模型。
- 类型
- AI API 网关（SaaS）
- 接口
- 兼容 OpenAI 的 REST API
- 运营方
- 世纪微引科技有限公司
- 状态
- 正式运营中
我们能为你做什么
从大模型应用、AI 智能体到企业私有知识库，融入你现有的系统与流程，数据始终由你掌控。
大模型应用与智能助手
为客服、销售和内部团队打造的智能助手，用你的品牌口吻回答问题、撰写内容、总结要点。
- 多轮对话与上下文记忆
- 网页、App、企业微信多渠道
- 安全护栏与人工接管
AI 智能体与流程自动化
能调用接口、填写表单、在系统之间流转任务的智能体；需要人来拍板的环节，保留人工审批。
- 函数调用与 MCP 工具
- 多步规划与失败重试
- 审批节点与操作留痕
企业知识库与 RAG
让合同、手册、制度文件和内部 Wiki 都能被检索、被问答，每个答案都能追溯到原文出处。
- 支持 PDF、Office 与扫描件
- 混合检索与重排序
- 按权限返回答案
视觉与多模态
让系统读懂单据、检测产品，理解图片、语音和视频里的信息。
- OCR 与票据信息抽取
- 缺陷检测与计数
- 语音转写与视频分析
模型微调与私有化部署
基于开源模型，用你的数据做领域微调，部署在本地机房或私有云，数据不出内网。
- LoRA / SFT 领域微调
- 本地 GPU 或私有云部署
- 每次上线前系统评测
AI 融入现有系统
把 AI 接进团队每天在用的 CRM、ERP 和办公协同工具，而不是再让大家多装一个应用。
- CRM / ERP 系统对接
- 企业微信、钉钉、飞书集成
- 单点登录与权限管理
适用于这些场景
- 01零售
全天候智能导购
在各个渠道解答商品、库存和订单问题，复杂问题连同完整对话转给人工跟进。
核心能力大模型应用与智能助手
- 02金融与专业服务
文档审阅助手
从合同、报表和 KYC 材料中提取关键条款与数据，并标出需要人工复核的地方。
核心能力企业知识库与 RAG
- 03教育
智能辅导与批改
基于自有教材生成练习题，即时反馈学生作答，并为老师预批作业、草拟评语。
核心能力大模型应用与智能助手
- 04制造
视觉质检与运维助手
通过产线摄像头识别缺陷，工程师用自然语言就能查询设备手册和维修记录。
核心能力视觉与多模态
用数字说话
- 自营帅 API 网关上可用的模型
- 50+
- 兼容 OpenAI 的统一接口
- 1
- 从启动到可用试点的目标周期
- 4 周
* 数据来自我们的自有产品与公开代码仓库；周期与帧率为一般目标，并非承诺。
成熟的工具， 可靠的方案
模型与框架
- GPT
- Claude
- Qwen
- DeepSeek
- Llama
- PyTorch
- Transformers
智能体与编排
- LangGraph
- LlamaIndex
- Dify
- MCP
- Function Calling
数据与检索
- Milvus
- pgvector
- Elasticsearch
- PostgreSQL
- Redis
推理部署与运维
- SHUAI API
- vLLM
- Ollama
- FastAPI
- Docker
- Kubernetes
- Langfuse
从想法到上线
- 011–2 周01· 1–2 周
场景与数据诊断
梳理业务流程、使用人群和现有数据，找出投入产出最清晰的切入点。
交付物场景评估报告数据盘点效果指标 - 022–4 周02· 2–4 周
原型与评测集
几周内用真实数据做出可用原型，同时建立评测集，把“好不好用”变成可量化的指标。
交付物可用原型评测集模型对比 - 033–8 周03· 3–8 周
工程化与系统集成
完善数据管道，对接业务系统，补齐安全护栏、权限控制和监控告警。
交付物生产级系统系统对接护栏与监控 - 042–4 周04· 2–4 周
试点与推广
先在小范围试点，用评测集和真实使用数据验证效果，再放心扩大范围。
交付物试点报告用户培训推广计划 - 05持续进行05· 持续进行
持续评测与迭代
持续评测、跟踪成本、升级模型，让效果随时间越来越好，而不是慢慢走样。
交付物月度评测成本跟踪模型升级
常见问题
主要看三点：需要对接多少个系统、数据整理的工作量，以及使用云端模型 API 还是在自有硬件上部署模型。我们通常先做一个范围明确的试点，让你看到效果后再决定是否全面投入。
聚焦单一场景的试点通常需要 4–6 周；包含系统对接的正式上线，一般需要 2–4 个月。我们每 1–2 周演示一次进展，项目状态始终透明。
数据尽量留在你自己的环境里；敏感场景可将模型部署在本地或私有云，你的数据不会被用于训练任何第三方模型。项目交付的代码、提示词、微调权重和文档均归你所有（开源基座模型遵循其原有许可）。
模型、数据和业务需求都在变化，我们提供按月的运维服务，涵盖监控、效果评测、提示词与模型升级，以及新功能开发；如果你希望由自己的团队接手，我们也会配套文档与培训，完整交接。
取决于数据敏感度、语种、响应速度和预算。因为我们自己运营 AI 网关，可以通过同一个 API 用你的评测集横向对比多款云端与开源候选模型，推荐最合适的方案，并让系统架构支持日后低成本切换模型。
还有其他问题？
AI 助手熟悉我们的服务与合作流程，可以即时为你解答。