Moonxi
预约诊断
写给已经试过 AI、却还没有任何东西真正上生产环境的人

我们把 AI 装进你的公司:装进你的数据、你的系统、你的团队。

AI 要在你的业务里干活,这件事你已经想清楚了。缺的是有人能把它真正跑起来,并且每天为它跑出来的结果负责。

预约诊断 → 看看我们怎么做
14 家服务过的公司
5 条业务线:数据、云、建设、软件、专属团队
44 个 AI 智能体,跑在同一个信贷平台上
1070 万 处房产,喂给信贷决策的那个数据库

一部分把活交给我们的公司。

Delfin OneAchillesAmazonas InovareWelinkFischerHello TechnologiesHelloCryptoJoinFleetDeskCasal KaptaSustentável ShowRocketMedThe Singer ShowTecToy
AI-first Moonxi · 圣保罗 · 持续运营

每一摊业务最后都会跑在 AI 上。问题从来不是会不会 ——而是谁把它跑起来,出事之后谁来接。

数据就绪 系统打通 有人负责

这件事我们也给自己造了一个产品:ApolloSpace AI 把公司的知识和记忆集中到一处,让智能体在这之上干活。它是我们自己的产品,我们自己每天都在用。

人人都试过 AI。几乎没人真的上了生产环境。

试一下很容易。卡住的是试完之后的每一步。

?

数据没准备好

AI 是在它能找到的东西上作答的。如果它找到的东西散在五个系统和三张表格里,它会非常自信地答错。

生产环境出错 · 负责人:?

出错的时候没人接

试点出错,最多变成内部的一个段子。生产环境出错,得有人说清为什么、多久查得出来、改了什么才不会再犯。

月底的账单会吓你一跳

模型按用量收费。没人盯着量,成本浮出水面的时候已经是个问题了。

我们从三个地方进来。

整理好的底座

进你的数据

我们把 AI 要用的那套数据整理好。没有这一步,模型出错也没人发现,直到在生产环境里炸开。

ERP AI CRM

进你的系统

AI 进 ERP、进 CRM、进表格、进客服渠道。它跑在公司已经在用的东西里面,不用换工具。

你 ↔ MX

进你的团队

你团队里会有人学会操作、复核和纠正。我们交的是能跑、有文档的东西,不是一份对我们的依赖。

在出错很贵的地方,该算的账还得是算出来的。

每个数字都有来源 每行 → 出处
确定性计算 评分有测试
人工审批 动作发出之前
数据留在你的环境 边界封闭
做法 01

每一个数字都带着自己的来源。数据来自不止一个地方时,每一行都写清它从哪儿来。没有这一条,事后谁也审不了任何一个结果。

做法 02

属于计算的部分继续用确定性计算。评分和账目都有测试。模型写的是数字周围的文字,永远不是数字本身。两条路在上生产环境之前会互相对照。

做法 03

动作发出去之前,由人点头。哪些必须人工审批、哪些可以自己走,由你来划这条线。

做法 04

敏感数据不出你的环境。在医院那个项目里,对接走的是客户内部的一张镜像表,患者的身份标识一次都没有越过这条边界。

案例 · Delfin One

一个面向建筑业的信贷平台,44 个智能体分管信贷、市场分析和图表生成。

Moonxi 负责建设并持续运营:信贷与风险智能体、市场分析与图表生成智能体、自研的房地产信贷模型、预测违约概率和成本超支的机器学习引擎、数据管道和后端,全部跑在 AWS 上,基础设施即代码。是长期投入,不是一次交完就结束的项目。

贷款申请分析 44 个智能体
公司章程 · 已读取 来源:文件 04,第 2 页
成本超支风险 · 已计算 确定性计算
违约概率 等待审批
AWS · 基础设施即代码 持续运营
案例 · Achilles

临床决策支持,跑在医院内部。

分类模型在生产环境里跑,通过客户自己的电子病历接入,带患者身份标识的数据一步都不外传。身份标识从来没有越过医院环境的这条边界。

边界架构
医院环境 电子病历 镜像表 患者 ID — 留在这里
边界
外部 分类模型 匿名化数据 不含身份标识
案例 · HelloCrypto

一个加密货币法币出入金平台:雷亚尔从银行进,也从银行出。

用雷亚尔买卖加密货币,进出都走银行通道。Moonxi 负责建设并运营后端、银行与流动性对接,以及 AWS 上的基础设施。凡是算数的部分 —— 报价、手续费、余额 —— 依然是确定性计算,而且有测试。

项目与一位硅谷老兵合作完成
买入 卖出
你支付 R$ · Pix
↓
你收到 BTC · 钱包
确定性报价 银行通道
AWS AWS 合作伙伴

你公司的云,账单更小,底子更厚。

Moonxi 是 AWS 合作伙伴。我们替你的公司争取抵扣金、把账单的付款期拉长、砍掉运营成本,并且用 DevOps、SRE 和平台工程把安全性、可扩展性和韧性搭起来。

01.

AWS 抵扣金

我们在合作伙伴计划里替你的公司提出申请,把抵扣金拿到手。

完整指南 →
02.

付款期拉长

云账单从信用卡里挪出来,换成一个现金流吃得消的付款方案。

03.

更低的运营成本

我们量清楚什么在跑,关掉不需要跑的,剩下的按真实规模配。账单逐行可审计。

04.

安全、扩展与韧性

用 DevOps、SRE 和平台工程搭起来。系统扛得住增长,也扛得住故障。

三者各是什么 →

五条业务线。最底下那条先做。

建设、软件开发和专属团队这三条,交付方式是 Forward Deployed Engineer:工程师在你的业务内部干活,而不是对着一份关于你业务的报告干活。

AWS 上的数据与云

管道、数据治理、安全和成本。大多数 AI 项目还没开始就死在这一步,而且这是唯一一条就算你永远不做 AI 也能自己回本的业务线。

01 · 先做这条

调研与架构

AI 在你的业务里从哪儿切入、架构怎么搭、每月跑起来多少钱、它出错时会发生什么。产出一份文档和一份计划。

02

建设

进生产环境的系统:模型、智能体、基于你自己数据的检索(RAG)、和公司现有工具的对接。交付时带文档和运维手册。

03

软件开发

Web 系统、后端、系统对接和定制数字产品,用的是和 AI 业务线同一套工程标准。上生产环境时带文档和运维手册。

04

专属团队

一支驻你这边的团队,按月一起建、一起运维。适合有持续 AI 投入的公司,而不是有个截止日期的项目。

05

落地是怎么发生的。

01.

诊断

我们看你的数据、你的系统和你的团队,标出 AI 先从哪儿进。两周。

02.

架构

画清楚它从哪儿进、跟谁对话,以及哪些东西它一律不碰。

03.

建设

我们在你的系统内部建,你的团队每一步都在旁边复核。

04.

运营

上线就能用。你的团队来操作。我们跟着看,出错就改。

我们不做的事。

✕

你现在用的东西够解决问题时,我们不从零造一套新系统。

✕

我们不交那种很好看、之后没人操作得了的原型。

✕

我们不卖工具订阅。你真正需要的如果是一个现成工具,我们在诊断里就直说。

✕

在出错代价很高的地方,我们不让 AI 自己拍板。

从一次诊断开始。

两周。我们进来,看你的数据和你的系统,然后带回三样东西:哪些真的能自动化、哪些暂时还不能、每一块各要多少钱。产出是一份文档和一份固定报价。一行代码都不写。

预约诊断 →

每个人都会问的问题。

你们会换掉我现在的系统吗?

不会。AI 装进你已经在用的系统里。换系统是另一类项目,我们会提前把这句话说清楚。

多久能看到东西跑起来?

诊断要两周。第一条业务线上生产环境的时间取决于诊断查到什么,工期在报价里写死。

我的数据会离开公司吗?

看情况,而且由你决定。在医院这个项目里,带身份标识的数据不出客户环境。数据敏感时,这就是我们的标准架构。

你们用哪家云?

AWS。Moonxi 在 AWS 上运营,账单在这里逐行可审计。

AI 出错了怎么办?

动作发出去之前有人审批,每个数字都带着来源。出错的当天就能查清为什么。

我的团队需要会写代码吗?

不需要。但团队里得有一个人愿意去操作、复核和纠正。这个人我们来带。

诊断之后要花多少钱?

报价在诊断阶段按业务线定死。没有价目表,因为没有两个项目是一样的。

你们服务多大规模的公司?

年营收 R$ 150 万以上。低于这条线,双方都算不过账,我们第一次通话就会直说。

更长的回答,在指南里

这场对话从一次诊断开始。

发条消息给我们,这周就能约上。

预约诊断 → contato@moonxi.com.br