我是一名拥有 20 多年软件工程、企业级技术架构和复杂业务系统落地经验的 AI 应用开发者，目前主要为企业客户提供【客服 AI 对话机器人、AI 接待员、售后服务机器人以及与后台业务系统深度集成的对话式 AI 应用】。

我的职业经历横跨联想、Oracle、阿里巴巴、中国电子云等不同类型的科技企业，长期从事软件技术、解决方案架构、云计算、大数据和企业数字化工作。在阿里巴巴期间，我曾担任高级架构专家、高级解决方案专家等角色，参与国家税务总局大数据云平台、广东国税大数据云平台、海淀政务云等大型项目，并参与阿里发票平台的产品运营、服务商生态、数据安全和结算等工作。之后在中国电子云继续服务金融、部委和地方政府客户，积累了大量复杂业务流程、系统集成和企业级项目落地经验。

自 2022 年底开始，我将工作重点转向大模型与对话式 AI，持续进行 LLM 应用、RAG、AI Agent 和企业客服机器人的研发与项目实践，并作为主要设计和开发者构建了 TeliChat 对话 AI 技术平台。

相比只做简单知识库问答，我更擅长处理【真正涉及企业业务流程的复杂客服场景】，例如：

* 多轮对话中的信息收集、补充、更正、乱序回答和上下文管理

* 用户临时插入问题、切换话题后再回到原业务流程

* 企业知识库 / RAG 问答，并与业务办理流程自然结合

* 根据用户信息动态查询后端数据并继续推进业务

* REST API、CRM、ERP、订单、预约、工单等后台系统集成

* 预约、售后、退换货、咨询、审核、信息采集等复杂流程

* AI 自动处理与人工客服接管之间的平滑切换

* 已完成与开源客服平台 Chatwoot 的集成，可将 AI 对话机器人与人工客服协同使用，并支持在需要时从机器人会话转接至人工客服

* 多语言客服以及 Web、IM、语音等不同渠道的接入

* 对 AI 行为进行业务规则约束，降低幻觉、越权和错误操作风险

我尤其关注企业 AI 项目的【可靠性和实际可用性】。大模型负责理解客户的自然语言和生成自然回复，但涉及业务状态、关键规则、权限和系统操作的部分，应尽可能通过明确的程序逻辑和后台系统进行控制，而不是完全交给 AI 自主决定。

为了解决这类问题，我自主研发了 TeliChat（https://telichat.io），用于构建复杂、可控、可调试的企业对话 AI 应用。目前 TeliChat 已与开源客服平台 Chatwoot 打通，可以集成基础人工客服工作台，并支持 AI 对话机器人在适当时机将会话转交给人工客服，从而形成“AI 自动处理 + 人工接管”的完整客服闭环。它是我承接项目时可以使用的一套技术能力，但项目并不要求客户采用特定产品或改变现有技术体系，我更关注的是根据客户实际业务选择合适的实现方案。

【我可以提供的服务包括】：

* 企业客服 AI / AI Agent 需求分析与方案设计；

* 客服机器人、AI 接待员、售后机器人开发，以及 AI 客服与人工客服系统的集成、转接和协同；

* LLM + RAG 知识库应用；

* 复杂多轮业务对话设计与实现；

* CRM / ERP / 订单 / 预约 / 工单等 API 集成；

* 现有 AI 客服系统的问题诊断和优化；

* PoC / MVP 快速原型开发，以及后续正式系统的工程化落地。

我的优势不是简单“调用一个大模型 API 做聊天机器人”，而是能够把【20 多年的企业软件和系统架构经验、复杂业务流程理解能力，与最新的大模型技术结合起来】，把一个自然语言描述的业务需求逐步拆解成真正可以上线运行、持续维护和扩展的 AI 应用。

如果您的项目不只是做一个 FAQ Bot，而是希望 AI 能真正参与客户咨询、信息收集、业务办理以及后台系统操作，我会比较适合这类项目。