把一家公司的工作流，装配成一支 AI 数字员工队伍。
有编制，有权限，每一步都留痕，每一分钱都记在账上。
每个岗位都开着自己的对话框，各自摸索提示词。
上一环的产出靠人复制粘贴给下一环，中间全是断点。
谁用了、干了什么、花了多少钱、换回什么——没有账。
没有项目的概念，没有交接，没有责任人。
咨询交付的是一条死鱼，业务一变就作废。
同一个参数三个版本并存，AI 学到的是过时口径。
大厂自己有算法团队，用不着我们。真正没人服务的是腰部企业：环节多、靠人肉串联、老板想管但看不见，招不来也养不起一支 AI 团队。
先从广东与长三角的外贸、跨境电商集群做起。三年做进 500 家，每年稳定收上来的订阅费就是千万级。而这只占目标客群的百分之一。
老板把 SOP 和数据源交进来，系统当场建出一支队伍：部门分好，岗位配齐，谁能看哪些数据也一并定死。
三级数据权限。文件和工作区按部门完全隔开，互相看不到。
对外发送与涉及资金的动作，一律只产出草案。
任务、对话、产出物、每次调用花了多少钱，全都存下来。
Inflow X 把组织、流程、知识和权限接成一套持续运行的系统，而不是再多给员工一个 AI 工具。
部门 Agent 调度，数字员工执行，真人 Agent 在审批、对外和资金节点介入。 跨部门任务和数据由 Agent 路由，减少人与人直接沟通产生的转述、催办与对齐摩擦。
上一页是外贸 B2B。同一套系统换一个行业模板，建出来的是跨境电商多店的编制。部门、岗位、能看的数据全都不一样，底层不用改动。
主 Agent 一边问一边记，右边的组织架构跟着长出来。你确认之后是真写进系统的，不是演示动画，离开这一页就能派活。
阿里国际站 B2B 外贸 / 跨境电商多店
4 部门 · 5 数字员工 · 2 真人岗位
反复建也不会乱，随时一键还原
我们没让模型看着 SOP 自由发挥。系统会逼它回答六个问题，答不上来就当场反问你；问题没补齐，这条流程不许上线。
不经过模型，不花钱
清洗、核算、比对
要动脑子的环节
涉及钱和对外
办完回填，流程接着跑
文件传上去，系统自动把正文抽出来做成能搜的内容。数字员工回答制度、口径、参数这类问题时必须报出处；搜不到就直说没有，不许自己编。
问"我们有多少项专利"，它给出统一口径并标了出处，还顺手提醒 69 项和 91 项这两个说法已经作废。客户自己的规划书里，把这件事列为头号风险。
管"这份材料多机密"。L3 以上只有人能看，数字员工搜不到。
管"给谁看"。一份文件指定到具体岗位。
接口权限还没批下来，先用导出导入照样能跑完整条流程；批下来之后换成直连，SOP 一个字都不用动。
Excel、CSV 拖进来，AI 自动对上字段。零门槛起步。
ERP、店铺后台、行业数据接口直连，自动同步。
任何一个接口，一天内包成数字员工会用的工具。
企业自己的数据库只读接入，账号密码不出本机。
报价计算、订单级成本归集与摊销、定金尾款核销、多店铺利润与亏损订单下钻、出口退税资料。涉及资金的动作一律 AI 出方案、人拍板、全程留痕。
每次调用模型都记到「哪个员工的哪个任务」上，按部门汇总，按天卡预算。每一笔调用都带着身份标记，哪怕活是在别人家的引擎里干的，账也照样记得准。
于是老板第一次能问出答案：这个数字员工今年花了我多少钱？这条流程跑一次成本多少？这笔自动化到底值不值。
系统不是把人踢出流程，而是把人的位置写清楚：数字员工负责标准动作，真人 Agent 负责审批、对外承诺和资金动作。谁做了什么、为什么打回、最后怎么处理，全都留在同一条任务链上。
所有对外发送与涉及资金的动作，AI 一律只出草案并标注“需人工确认”。
数据缺失、规则冲突或超出权限时，任务自动进收件箱；真人补完，流程接着跑。
每一步都有责任人、时间与结果，能审计、能追责，也能把人的纠正沉淀成公司资产。
人不再负责反复复制、转述和催办；人负责判断、授权与纠偏。自动化替代的是沟通摩擦和重复劳动，不是责任。
引擎干活时会不停往外报状态，共 53 种。我们把它们统一成一套说法，界面只认这一套，以后换引擎，界面一行都不用改。
引擎要调模型，必须走我们这道门。门上写着是谁在调、为哪个任务调，每一笔钱自动落到具体员工的具体任务上。
引擎负责「一个数字员工怎么把活干好」；
我们负责「一家公司怎么用一群数字员工」。
数据、工具、模型、执行引擎都能加、能换。新能力不必等我们发版本，行业经验沉淀成可复用插件包。
Excel / CSV、平台 API、DIY 接口、企业数据库只读接入；真接不上的环节转真人节点。
自研工具放进插件目录即可；第三方 MCP server 声明一条，自动注册给数字员工调用。
兼容通用接口，支持国产模型、客户自己的密钥或内网模型；保存后热生效。
标准链路与 agentic 引擎共用统一事件协议，失败自动降级，任务不中断。
真正干活的那套引擎，用的是 DeepSeek 开源的 Agent Harness。开源协议允许商用，合法合规。我们只做组装，不动它的核心。它每升级一次，我们全公司的数字员工跟着变强一次。
一句话交办，它自己拆成几步、自己挑工具、自己判断做完没有。
能自己开个工作台，写一小段程序把数据重算一遍。实测利润分析师就是这么干的。
产出物落在这个员工自己的工作目录里，部门之间互相看不到。
长任务自动收拢前情，不会做到一半忘了开头要什么。
中途断了能接着跑，事后能回放，出了问题查得到是哪一步。
联网查资料、技能手册、外部工具生态，在插件中心里就是一个开关。
所有模型走行业里通用的同一套接口标准。在设置页填个地址和密钥就能换：DeepSeek、通义、豆包、Kimi，或者海外的 GPT、Claude。我们不赌某一家。
对账、抽取这类活用便宜的；要动脑子判断的岗位上强的。同一个部门也能混着用。
换供应商不动流程、不动员工设定、不动权限，账本照样按人记。
整套能装在企业自己的服务器上，密钥只存本机；也提供云端托管版。
某家供应商挂了或者超预算，自动切到备用线路，任务不中断。
模型每便宜一次、每强一次，同一条流程的产出质量和单价就自动改善一次；引擎每升级一次，数字员工的干活能力自动上一个台阶。而我们攒下的编制、流程、知识库口径和成本账本，不会因此重做，只会因为跑得更好而更值钱。
整套服务端打成一个文件，前后端一体。不装数据库，不配环境，不连我们的服务器。安全不是加了几道关卡，是结构上就没给出口。
服务端压成一个文件，该带的都带齐了。解压双击就跑，销售自己上门就能装。
业务数据、知识库、模型密钥全存在本机，接口返回一律打码。想让整条链路都不出内网，把模型也指向内网那份就行。
干活的动静和花钱的出口是两条独立通道，谁也串不到谁。部门的工作区在硬盘上就是分开的文件夹。
企业自己的数据库只读接入，能查哪几张表事先列死。账号密码只存在服务端，界面和数字员工都拿不到。
回答制度与口径类问题强制标注出处；SOP 提取答不上的必须追问用户；取数工具明令禁止编数字。这些是写在系统里的规则，不是提示词里的建议。
核心服务端打成 892 KB 单文件，再连同内嵌运行时组成约 13 MB 的完整交付包。目标机器不用装环境、不用建库、不用连我们的服务器，解压双击就能跑。
怎么派活、谁继承谁的权限、部门之间怎么隔开、失败了怎么兜底、几个员工一起讨论时怎么不没完没了。这些规矩写死在系统里，不指望模型自觉。
六个问题必须答，答不上就当场反问，没补齐不许上线。这样出来的才是能追责的流程，不是模型编的一段话。
每次调模型都带着身份标记，哪怕活是在别人家的引擎里干的，也算得清是谁花的。想把 AI 支出做成一个正经财务科目，这一步绕不过去。
执行引擎可以整体换掉。自己动手那套万一跑挂了，自动切回普通模式，活不停。
B2B 在阿里国际站开两个店，C 端自有品牌在 Amazon 做三个站点。一单走完的路：询盘 → 报价 → 跟单 → 采购与物料核算 → 财务 → 工厂 → 发货。
| 客户自己提出的需求 | 平台已有能力 | 状态 |
|---|---|---|
| 19 个一级知识库 · 597 份文件 同一件事只准有一个说法，版本要锁死 | 分库管理 + 发布状态 + 回答必须报出处 | 已跑通 |
| L1–L5 五级权限 哪个层级的人看哪些文件 | 每份文件设权限等级，再指定给哪些岗位可见 | 已跑通 |
| 各环节 SOP 落地 线索到商机、生产跟踪、询价分级 | SOP 提取 → 存成公司流程 → 数字员工直接调用 | 已跑通 |
| CRM / ERP / 电商数据接入 | 四条通道，加上直连企业自己的数据库 | 通道就绪 |
| 员工问 AI 要在管控内 岗位隔离、留日志、人工复核 | 三层权限 + 全程留痕 + 人工确认点 | 结构上本来就支持 |
这样一份报告，一次 4 分 5 厘。按每天 20 份算，一年的模型开销 300 出头，不到一个跟单员半个月工资。钱花在哪，账本上一笔笔都查得到。
目标客户：年营收 5000 万–3 亿、30–100 人的外贸 / 跨境电商 / 制造企业。模型消耗按实际透传，账本可查，我们不赚差价。
标准能力全集与版本升级，所有客户一致。
行业编制、方法论技能包与连接器映射。
超出首批配额的深度定制与实施。
带一条真实 SOP 和一份脱敏数据来，我们现场把它跑成可执行流程。
1 条真实 SOP · 1 份脱敏业务数据 · 1 名业务负责人。
可执行工作流 · 数字员工产出 · 人工确认点 · 单次运行成本。
先用一条真实业务链证明能跑、算清成本，再决定是否把更多部门和流程接进来。