针对人机协同，旨在将业务专家的隐性知识注入模型。
针对模型调优，旨在利用人类偏好对齐模型。
针对合规安全，旨在建立AI的“防火墙”。
针对Function Calling，旨在赋予AI“手脚”。
针对持续进化，旨在让AI越用越聪明。
针对可信AI，旨在解决一本正经胡说八道的问题。
针对AI评测，旨在用魔法打败魔法（LLM-as-a-Judge）。
针对长对话体验，旨在解决“金鱼记忆”问题。
针对复杂推理，旨在让AI学会“慢思考”。
针对Agent Copilot，旨在打造“最强辅助”。
针对效能工具，旨在解放坐席双手，标准化数据。
针对情感计算，旨在让AI具备“情商”。
针对服务流程设计，旨在解决AI能力的边界问题。
针对AI安全专家，旨在给大模型带上“紧箍咒”。
针对AI运营，旨在赋予机器“人格”以适配场景。
针对提示词工程师，旨在提升AI对用户真实需求的理解力。
针对AI训练师，旨在利用金牌话术微调（Fine-tuning）模型。
针对AI数据工程师，旨在让私有知识库更适合大模型“阅读”和检索。
针对BCP（业务连续性），旨在应对疫情、流感或集体离职等危机。
针对外包管理，旨在算清这笔账，管好这群人。