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 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。

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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。

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