API 价格两年降幅超过 90%，模型能力不再是瓶颈。真正卡住 AI 项目的，是评测、轨迹、闭环这三层工程缺口。
数据来源：工信部《AI 应用落地白皮书》（经媒体转述）｜综合 arXiv、LangChain、Databricks 三项研究（2025-12 ~ 2026-01）。
领域专家清楚规则，团队也能调模型、写提示词、搭知识库。缺的是把能力组件变成生产级系统的工程基座——具体分三层。
智僚只做一件事——把 AI 应用从演示做到生产。我们以自研的 BAW（BenchAgent Workbench）为底座， 围绕私有评测、生产轨迹、持续学习闭环三件事，为央国企建立可掌控、可度量、可积累的 AI 工程能力。
我们不与客户的提示词团队竞争，而是做他们的上游：提供工程基座，让客户自己 own 业务知识、判定权与数据。
这三条不是谦虚，是取舍——每一条放弃的都是能带来短期收入的方向，换的是同一件事上的积累速度。
五个层次不是平行选项，而是一条价值链的五层——从底座到顶层递进，每层为上层提供基础。
陪伴客户建立自己的评测体系设计能力、轨迹治理能力、闭环运营能力，长出「主权 AI」。
把 BAW 从智僚自用的工具，升级为客户自建的智能生产线——客户自己建评测、跑闭环、管轨迹。
把智能体从演示做到上线的工程服务，含评测、轨迹、框架、闭环、合规五项工程化。
面向评标、合同审查、财报分析等场景的生产级智能体，交付时自带私有评测与轨迹绑定。
把「做到什么程度算做好」拆成可机械检测的评分标准，并产出可核查的整改证据——已有产品 BAW。一切的底座。
壁垒不是概念，是可以逐条点数出来的东西。
各行业的专家评分标准，可机械检测。需要领域专家 + 工程化能力 + 时间积累，三者缺一不可。
真实任务如何发生、哪里出错、什么被接受的结构化记录。客户数据不出域，通用厂商碰不到。
把演示做成生产级的系统化方法（评测 / 轨迹 / 框架 / 闭环 / 合规）。来自真实交付踩坑，读论文读不到。
让经验被记录 → 评测 → 定位 → 回灌的机制，BAW 已落地五条护栏、复现绑定与双口径验证。
BAW 交付过程中踩过并固化的 15 条教训——口径错位、泄露通道、截断方向、剔分子不剔分母、幂等键选错维度、隔离变量被空串绕过…… 每一条都是"当时吃过亏、后来不可能再犯"的代码守卫。
它们共同解释了为什么这件事很难被快速复制：不是代码写不出来，而是这些坑必须自己踩过。
高频、强合规、边界清晰。痛点集中在评测层与轨迹层——审计要可追溯。
切入点：评标专家智能体 FDE长周期、材料密集、专家复核。痛点集中在轨迹层与闭环层——经验要沉淀。
切入点：合同审查智能体 FDE数据密集、口径严格、要求可解释。痛点集中在评测层与闭环层。
切入点：财报分析智能体 FDE统建统管、要平台不要单点。三层缺口全占。
切入点：智能生产线平台北京智僚科技有限公司成立于 2024 年 1 月，是央国企生产级 AI 应用的工程基座供应商。
我们不做通用模型、不做单点应用开发商、不做纯咨询，只做一件事——把 AI 应用从演示做到生产上线。
普通开发商交付的是一个能演示的应用；我们交付的是让应用能上线的工程条件。
具体差在三层：私有评测（把「做好」拆成可机械检测的评分标准）、生产轨迹（任务全程结构化留痕）、持续学习闭环（失败能定位、经验能回灌）。这三层不做，项目就只能在演示阶段打转。
评标。理由是三条客观条件：政策明确（发改法规〔2026〕195 号直接点名招标投标 20 个重点场景）、边界清晰（评分规则成文、可拆成检测项）、复用价值突出（每个采购中心都要用）。
从一次现状诊断开始——先看清缺口在哪一层（评测 / 轨迹 / 闭环），诊断本身就有产出，会拿到一份缺口清单。
交付按可度量指标验收：上线通过率、评测区分度提升、生产轨迹闭环率，而不是按人天 / 工时结算。
三条红线不可协商：素材不出域（业务数据留在客户环境内，不用于训练、不外传）、出域策略最小化（确需外发的按最小必要原则处理并留完整记录）、判定权留专家（系统只做判定呈现与证据组织，不替代专家做最终判断）。
我们可以先从一次现状诊断开始——看清缺口在哪一层，再决定要不要往下走。
