电话和报价会等
漏接电话、旧线索和 open estimate,如果团队没法快速跟进,价值会很快消失。
给在电话、报价、发票、claim 和客户跟进里丢时间或丢钱的企业
我们给电话、报价、发票、货运账单、claim、paperwork 和 CRM 更新安装带人工审核的 agent,帮你抓多收、追回卡住的收入、加快响应、把团队时间还回来。
预约流程 Review表单、语音留言或漏接电话进来后,抓取关键信息,草拟短信或邮件,并在客户还热的时候提醒正确的人。
未成交报价报价发出后持续追踪,准备下一次跟进,标记客户回复,并提醒团队什么时候该真人收尾。
发票与货运核对付款前比对供应商发票、货运账单、fuel surcharge、报价、费率表、采购单和预期费用。
邮件和表单入口读取邮件、表单、文档和语音留言,提取客户、工单、截止时间和请求内容,然后把下一步路由出去。
CRM / 工单更新把电话、邮件、备注和工单变化整理成 CRM 备注、表格、日历、工单记录和客户文件。
老线索激活把老客户、旧询盘、沉睡会员和冷掉的线索分组,草拟带上下文的 outreach,并把有回应的人交给团队跟进。
我们看真实电话、报价、发票、claim、邮件和工单备注。然后定义 agent 可以草拟、核对、路由、跟进或总结什么,以及哪些决定必须由人批准。
漏接电话、旧线索和 open estimate,如果团队没法快速跟进,价值会很快消失。
供应商发票、货运账单、费率表和 fuel surcharge,经常在没人来得及细看前就付款。
邮件、表单、备注和工单更新,如果没有明确下一步负责人,就会卡在销售、运营、账单和客服之间。
第一个目标不是公司级 AI transformation。是一个能处理真实流程、不会增加新混乱、能赢得信任的 agent。
把 paperwork、复制粘贴、inbox sorting、回电、报价、发票、表格,或者你想丢给助理做的重复工作拿给我们看。
我们选择一个负责人清楚、结果能判断的流程:追回收入、抓出成本、缩短响应时间,或省下人工小时。
我们设计 agent,只接入它需要的输入,定义人工审核规则,并用真实样本测试后再上线。
工具会变,业务也会变。我们检查输出,调整 prompt 和自动化,让这个流程保持可靠。
从真实样本里选一个流程
漏接电话、旧线索、没跟进的客户请求不一定需要新软件。Agent 可以读语音留言和邮件,提取客户信息,草拟回复,并把高意向请求交给真人。
报价发出去以后,团队很快转向下一个请求。Agent 可以追踪 open estimate,准备跟进,识别客户回复,并提醒团队什么时候该接手。
供应商、货运公司和服务商账单经常没人逐项核对。Agent 可以比较 invoice、quote、PO、rate sheet、BOL 和 fuel surcharge,标出差异,草拟追款邮件,并把异常交给真人。
第一个项目要范围足够窄,结果容易判断,同时重要到值得保留。
$950
围绕一个真实、重复、烦人的工作做一次付费 review,并确定最值得先安装的 agent。
from $7.5k
安装一个有明确边界的 workflow agent,用真实样本测试,并交付清楚的审核规则。
from $2.5k/月
对已经进入真实工作的 agent 做持续 review、调优和小范围改进。
多数生产级安装会落在 $7.5k 到 $18k。收入追回、发票核对、货运账单或集成更重的流程,会在流程 review 后单独报价。
小的固定自动化可以更便宜。这个服务适合每周都影响收入、成本、响应速度或老板时间的流程。
AI 会改变小企业的运营方式。但大多数老板不需要听课,他们需要先修好一个真实流程。
我们不卖 AI workshop、chatbot 或通用自动化。我们帮运营者把重复后台工作变成可审核的 AI workflow,一次先做一个。
未来的 AI-native 竞争对手不是靠一个魔法工具取胜,而是靠修好几十个小流程。已有公司也可以这样开始:一个重复流程,一个可衡量结果,然后继续扩展。
预约流程 Review难点是决定 agent 能做什么、从哪些样本学习、在哪里停止、什么时候交给人审核。
它可以读电话、邮件、发票、报价和备注,判断下一步该草拟、核对、跟进或升级什么。
每个 agent 都有任务、样本、工具权限、审核规则和明确的停止点。
涉及钱、风险、客户信任或不确定性的动作,都会交给人来审核。
通常停留在接工具、搬字段,或证明一个简单触发可以跑起来。
围绕业务结果来做:追回钱、抓成本、缩短响应时间、节省工时、处理异常。
给不想听 AI 空话的老板的直接回答。
如果每次步骤都一样,我们就自动化。如果这件事需要阅读、判断、核对和交接,我们就安装带人工审核的 agent。重点不是再加一个工具,而是给一个 messy workflow 明确任务、输入、规则和审核路径。
Agent 是一个小型工作流,用 AI 来阅读、草拟、核对、路由、总结或触发下一步。有用的 agent 不是魔法。它有清楚的任务、输入、边界,以及高风险动作的人类审核路径。
不是。提取数据只是中间步骤。真正的结果是:抓到多收费用,追回旧线索,缩短响应时间,准备 claim packet,草拟给 carrier 的邮件,或者把下一步交给正确的人。我们关心的是追回的钱、少付的钱、省下的时间,以及工作有没有往前走。
我们会先问:哪些重复工作已经让你们觉得烦?比如 paperwork、复制粘贴、电话、邮件、发票、报价、表格、排期、客户跟进和 CRM 更新。最好的第一个项目,一定有真实样本可以看,也有结果可以衡量。
常见第一个安装包括收入追回、estimate 跟进、发票和货运核对、fuel surcharge 审查、邮件 intake、CRM/后台更新和老线索激活。我们从重复、和钱或响应速度有关的工作开始。
最适合的是 Dallas 本地 5-50 人、老板或运营负责人能直接决策的服务型公司。Home services、commercial services、logistics/distribution、healthcare admin 和 property services 都有很多电话、estimate、发票、货运账单或交接漏点。
没有。Mark Cuban 与 Agentic Flow 没有关联。我们引用他的公开观点,是因为它描述了我们在 Dallas 看到的真实变化:中小企业需要有人把 AI 工具变成能运行的业务流程。