企业上 AI 智能体前，先想清楚这几个问题（2026 决策版）
"AI 智能体（Agent）"正从技术圈热词变成企业年度计划里的常客。但企业 AI 智能体落地的分水岭，不在模型多强、演示多炫，而在上线之前有没有把几个决策问题想透：这个场景值不值得上、AI 能做主到什么程度、怎么算落地成功、出了问题谁兜底。风扬天顺在交付智能客服、知识库问答与业务系统智能体的过程中，把立项前应该逐条过的问题整理成这份清单——按顺序想一遍，能避开大部分"上线即翻车"和"上线即闲置"。
企业AI应用落地避坑：8个技术坑与合规要点（2026）
不少企业已经把"上 AI"写进了年度计划，但真正落地时，卡住项目的往往不是模型不够强，而是架构、数据、合规这些"地基"没铺好。风扬天顺交付过大量企业级 AI 应用（智能客服、知识库问答、AI 辅助办公、业务系统智能体），把最常见的技术坑梳理成这份清单——从选型第一天就对照着避，能少走几个月弯路。
小程序上线前，需要提前准备什么？一份完整的准备清单（2026 最新版）
很多小程序项目的上线延期，并不是卡在开发环节，而是卡在备案、认证和资质准备上。这份清单是我们交付经验的总结：从立项第一天就按它准备，上线时间就能精确到周。项目启动前，把这份指南转发给您的团队，照着逐项推进即可。
AI 中台到底是什么？企业从"单点试点"走向"规模复制"的 6 个判断标准
AI 中台不是"又一个系统"，而是把模型、数据、智能体与业务系统统一起来的复用层。本文给出 AI 中台的清晰定义、它与 ERP／数据中台／业务中台的边界划分，以及企业真正需要建中台的 6 个判断标准；并说明风扬天顺如何用"AI 中台 + FDE 现场交付"的组合，把试点场景在 2–4 周内跑通、再复制到全公司。
什么是 GEO（生成式引擎优化）？企业官网让 AI 主动引用你的完整方法
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是让企业内容被 ChatGPT、文心一言、Kimi、豆包等 AI 引擎理解、信任并主动引用的一套内容优化方法。本文结合风扬天顺官网的全站落地实践，讲清 GEO 与 SEO 的区别、AI 引擎选取引用源的 5 个标准，以及企业官网落地 GEO 的 6 个步骤。
FDE 现场交付：AI 项目为什么总落不了地?
AI 项目落地失败的根因不在模型与方案，而在"最后一公里"的交付。风扬天顺将现场交付独立为 FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）能力，以"部署实施—系统集成—数据对接—现场调试—人员培训—验收交付"六个交付动作，配合私有化/信创部署与可量化验收，把 AI 从 POC 演示推进到生产现场真实运行。行业里的 FDE 通常指“驻场工程师”这一个角色；风扬天顺把它做成了可验收的标准交付服务：以“一名现场 FDE + 后方平台与方法论团队”的组合进入客户现场，对“系统真的跑起来、业务真的会用”这一结果负责，全程支持私有化与信创部署，以可量化指标完成验收。
风扬天顺主要提供哪些服务？
覆盖 AI+落地、数智化转型中台、供应链协同、智慧物联、定制开发与信息安全合规六大方向，既可独立交付，也可组合为端到端方案。
风扬天顺服务哪些行业？
服务政务、制造、零售、物流、金融、医疗、教育、能源、交通等 10+ 行业，累计服务客户 500+，其中上市公司 20 余家。
风扬天顺的 AI 方案如何落地？是否支持私有化部署？
采用 POC/FDE 先行验证、私有化部署可选、数据不出域、标准化交付流程，帮助企业以小步快跑的方式降低 AI 落地风险。