下面是一些为客户定制的解决方案，它们在生产环境里每天运转。
Moss 是我们自研的企业级自主 AI Agent 平台，对标 OpenAI Operator、Manus 这类"会自己动手"的产品，但深度适配中国企业的业务系统。
给它一个模糊的目标——"做一份 Q3 竞品分析"、"帮我跟进这 200 个销售线索"、"把昨晚那批数据库告警查清楚"——它会自己拆任务、调工具、上网找资料、写代码、跑查询，中间还会反思和纠错，最后交给你一份成品。
技术亮点：多步规划 × 工具调用 × 浏览器操作 × 代码解释器 × 反思重规划 × 人机协同接管。
大多数"智能客服"都像金鱼——每次都是第一次见你。Agent 多多自带长期记忆系统，记得你上次问过什么、买过什么、退过什么、抱怨过什么。
再加上多轮推理、情绪感知、话术微调，它和"最好的那个人工客服"几乎无法区分——区别只是它 7×24 小时不下线，不会辞职，不会心情不好。
技术亮点：分层记忆（事件 / 偏好 / 关系图谱）× 情绪与意图识别 × 主动召回 × 多模态（图片 / 语音）× 一键平滑转人工。
OpenClaw 是 2026 年开源社区的现象级项目：一个由奥地利开发者 Peter Steinberger 发起的自主 AI 助手，两个多月冲上 GitHub 全球星标榜首，超过 33 万。它能自主操作浏览器、跑 shell、读写文件、连 IM，100+ 原生技能。
但原版 OpenClaw 是给个人开发者用的。半方把它变成企业可以真正使用的东西：私有化部署、SSO 单点登录、内网权限网关、操作审计、国产大模型适配、60+ 企业技能扩展包。让一个"程序员的玩具"变成全员都能用的内部 AI 员工。
技术亮点：企业权限沙箱 × 国密合规 × 与钉钉 / 飞书 / 企微深度打通 × 技能市场与沉淀。
Hermes 是 Nous Research 在 2026 年开源的自进化 AI Agent 框架——7 周拿下 9.5w+ GitHub stars，成为 2026 年增长最快的 Agent 框架。它的核心魅力是：持久记忆 + 自动沉淀可复用技能。
半方基于 Hermes 为企业打造"AI 记忆中台"：全员的每一次对话、每一次任务、每一份文档都被持续合成为 LLM Wiki，并自动产生可复用的技能卡片。飞书 / 企微 / 钉钉 / Slack / Teams 任选一个入口接入，整个组织的知识就像雪球一样越滚越大。
技术亮点：LLM Wiki 活体知识合成 × 自动技能生成 × 跨平台 Gateway × 私有化部署 × 国产模型适配。
客户痛点很具体：运营团队 50+ 人，天天盯着 Excel 看数据、改文案、调投放，效率极低。
我们做了一个 7×24 小时不睡觉的"首席增长官"：它实时分析全渠道数据、生成 A/B 文案、识别高价值客户并在最佳时机触达、自动优化投放出价。每天做上万次微调，把"人肉运营"升级为"智能决策"。
车间原来是老师傅凭经验排产，一个人请假就容易乱。我们让 Agent 接管排产、预测设备故障、调整生产节奏，还用视觉模型做在线质检。
结果是：产线 OEE 综合效率提升 14 个百分点，质检准确率达到 99.92%，能耗直接降 23%。老师傅有更多时间去带徒弟、搞工艺改进。
法务部原来审一份合同要 4～5 小时，全集团每年上万份合同压得人喘不过气。我们定制的合同审阅 Agent 可以在 38 秒内完成风险标注、条款建议和合规检查，法务只需审核 AI 找出的重点。
关键能力：中英双语合同理解 × 法律条款库增强检索 × 风险分级 × 修订建议 × 版本对比。
就一个很具体的小痛点：几个业务员，每天要处理几十上百封英、德、日等多语种询盘邮件，回一封像样的报价邮件得查半天。可客户名单和报价是命根子，没人敢往公有 AI 上贴。
我们只做了一件小事——在他们办公室一台机器上私有化部署开源模型，做个"读完询盘 → 出回复初稿"的助手。业务员瞄一眼、改两句就能发。邮件、客户、报价数据一个字都没出过公司。
技术亮点：单机私有化部署 × 邮箱本地接入 × 多语种读写 × 报价话术模板 × 人工二次确认。
也是个很小的场景：医生看诊时腾不出手打字，下班还要补一堆病历。可病患的录音和病历是最敏感的隐私，绝不能传到外面的服务器上。
我们就在诊所前台一台机器上私有化部署模型，做个"语音转结构化病历"的小工具：医生边看边口述，AI 实时整理成主诉、检查、诊断、处置四段的病历草稿，确认一下就归档。录音和病历全程没出过诊所内网。
技术亮点：单机私有化部署 × 本地语音识别 × 病历自动结构化 × 患者信息脱敏 × 离线可运行。
