15%
报价毛利跑冒滴漏减少
过去系统把询价单存进数据库就算完事，比价、核价、毛利测算全压在业务员的 Excel 里。现在同一份 RFQ 进来，成本和毛利风险一次算清——它第一次真的参与了判断，而不只是记录。
What is HAFlow
HAFlow 是什么？
HAFlow 不是一个聊天机器人，也不是一个单独的 Agent。它是一套把企业任务拆成工作流，让人和不同 Agent 共同参与，并最终工程化落地为业务系统的方法与底座。
示意图：业务目标经业务流程流入 HAFlow，真实业务系统从下方接入。入视后汇流一次，随后中枢保持轻呼吸。文字保持静止。
业务目标
业务流程
人 + Agent + Workflow
任务分解|多智能体协同|人机协作|执行闭环
真实业务系统
覆盖企业核心要素
流程
数据
知识
工具
人员
组织
示意图：过去与 AI 初期是人到工具的单向传递，入视后下行一次即停；现在人与 Agent 持续进入工作流并交付业务结果。
Why HAFlow
为什么需要 HAFlow？
AI 不应该只回答问题，而应该进入企业真实工作流。
过去
人
软件
流程
纯手工搬运数据
AI 初期
人
聊天框
AI 给答案
仅作文字参考无法执行
现在 · HAFlow
人 + Agent
工作流
业务结果
让人与 Agent 共同把事情做完
SOLUTIONS & EVOLUTION PATH
让企业进入人机共事时代
从企业管理软件到 AI Agent 工作流，重新设计人与 AI 共同工作的方式。
清晰的数字化演进路线 · THE EVOLUTIONARY PATH
01 / 06 · 企业数字化系统不是散落的项目，而是从“传统记录”到“人机共事”的进化链路
已在现场跑通
您卡住的这件事，可能已经有人做成了
打开案例，对上您的行业：卡住什么、怎么做、结果怎么验收。
−95%废标风险5 分钟国际询价−60%门店缺货
Our Belief更大的可能，
更大的可能，
始于更好的共事
我们相信，人与 Agent 的协同不只是提升效率，更是释放创造力。
未来的组织，不是被 AI 取代的人，而是懂得与 AI 共事的人。
Concrete Problems
不做大系统，只解决一个具体问题
帮你完成一次复杂报价，预测明天应该订多少货，检查一份标书有没有漏项。面对那些规则写不死、过去只能依靠人来判断的事情，我们用 AI 帮你把结果做出来。
交互式任务推演 · 实机体验
看看共事如何把一个具体问题做完
业务现场原始输入：
“30吨精密机床，从苏州发德国斯图加特，要求18天内到达，需代办进出口清关及落地卸车，怎么报价？”
传统软件与人工现状痛点：
老调度员手工翻查 6 张 Excel，打电话问船司最新运价并计算 14 项附加费，耗时 40 分钟且极易漏算港杂费倒亏。
HAFlow 执行流水线
Human + Agent, in Flow01. 多 Agent 专业分工与推理自主解析与工具调用
[路线比选 Agent]：快速测算‘上海港海运快船+汉堡内陆卡航’(22天) vs ‘中欧班列直达+斯图加特驳运’(16天)，锁定班列为唯一满足 18 天时效方案。
[成本测算 Agent]：实时抓取班列最新即期舱位费，自动叠加国内短驳、欧洲清关关税与重货绑扎费，测算底线成本 €18,400，建议报价 €21,200。
02. 人工关键节点审核确认（Human in the loop）把关 · 纠偏 · 终审
业务主管审核：确认当前班列境外段拥堵风险，将毛利率微调至 14%，点击‘批准发送’。
03. 交付有依据的业务结果可追溯 · 回写系统
输出中英双语精准报价单 PDF，明列费用拆解与时效依据，耗时 2 分钟完成抢单。
出处依据：中欧班列最新费率通函第 4 组 / 德国斯图加特口岸特种设备清关附加规程
面对规则写不死的问题，AI 负责综合多方信息推演，人负责关键节点裁决确认。
让事情在真实工作流中流转完成跨境物流与供应链
智能报价
[具体问题]
“这批货怎么运？走哪条路线？应该报多少钱？”
面对几十家船司与航空公司的浮动运价、百余项隐性杂费、客户多变的交付时效要求，传统软件只能让人手动翻查数十张 Excel。AI 综合多种信息理解询价单，在秒级完成多路线比价并生成透明利润方案，由资深业务员一键确认。
AI 需综合的关键要素：
- 货物类型与包装规格（是否带电、危险品等级、泡重比）
- 起运港/目的港多式联运路径与各段时效要求
- 各大船司与航司即时浮动运价与历史舱位保障率
- 报关费、燃油附加、港杂、滞箱与目的港清关成本
- + 及历史成交记录、客户敏感度等综合判定...
最终交付结果：
一份成本项透明、多路线对比清晰、有历史成交依据且直接可供客户决策的正式报价方案
查看该场景解决方案与人机分工
连锁零售与餐饮
智能订货预测
[具体问题]
“明天每家门店应该订多少鲜果和鲜奶？”
连锁门店订货常常陷入两难：订多了到期报损，订少了断货流失营收。店长每天花 1 小时手工算数，仍难兼顾天气、节假日、周边客流与保质期。AI 综合多源动态因素给出各 SKU 订货建议，店长 3 分钟审核微调即可下发。
AI 需综合的关键要素：
- 过去 30 天各时段销售曲线与历史损耗报废率
- 门店当前实时在架库存与在途配送量
- 当地明天天气（降温、下雨、升温对冰饮/热饮有直接影响）
- 周末、法定节假日、周边学校放假与商圈促销活动
- + 及历史成交记录、客户敏感度等综合判定...
最终交付结果：
每天凌晨自动推送到店长工作台的‘千店千面’订货建议单，附带关键归因解释
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招投标与合同合规
标书质量核查
[具体问题]
“这份标书有没有漏项？会不会因此废标？”
招投标关乎企业关键营收，招标文件往往动辄上百页，资格条件、签字盖章、关键参数、评分标准要求极其严苛，漏盖一个章或漏签一页就会直接导致废标。AI 逐条比对招标文件与响应文件，自动标出存疑项与漏项清单，让人集中精力把关核心商业条款。
AI 需综合的关键要素：
- 招标公告与招标文件中全部废标项（带 * 号条款、否定性条款、资格一票否决项）
- 资质证书有效期、法人授权委托书签字、投标保证金缴纳凭据
- 技术参数响应表是否出现负偏离或空白未应答
- 商务标、技术标、资格审查标格式排版与密封要求
- + 及历史成交记录、客户敏感度等综合判定...
最终交付结果：
一份带原文引用出处的《标书核查报告》与逐条穿透的《废标风险清单》
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财务与档案合规
财务资料自动关联
[具体问题]
“一张记账凭证背后的合同、订单、发票、入库单和付款回单在哪里？”
每到月底结账和年度审计，财务人员往往要花费数百小时从各部门收集散落的发票、采购合同、纸质入库验收单和银行流水。共事用 AI 结合规则，实现异构资料自动匹配归集、穿透校验与缺失预警，让账实核对不再是一场体力劳动。
AI 需综合的关键要素：
- 财务系统中的凭证字号、摘要信息、会计科目、借贷金额与记账日期
- 税务发票的品名、规格、税率、开票方税号与发票代码
- 业务端合同文本中的付款节点条件、采购明细与签约双方
- 仓储系统的物资入库验收单、送货签收联、规格批次号
- + 及历史成交记录、客户敏感度等综合判定...
最终交付结果：
每一笔凭证对应完整穿透的证据链视图，支持点击任意凭证瞬间调出关联的全套支撑单据
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Free Training
每月四场免费公益培训
每周日上午 11:00 · 每次 40 分钟 · 面向零基础普通人 · 完全免费参加
即使参加培训后决定不购买共事的服务，而是自己动手完成开发，我们也由衷欢迎。这不仅是我们的培训原则，更是共事坚守的技术普惠态度。
第 1 场40分钟
别只和 AI 聊天，让它替你完成一个任务
从‘泛泛闲聊’跨越到‘有交付标准的工作任务’
成果：完成第一个可以拿给领导或同事严格验收的 AI 交付任务
本月第一周 · 周日上午立即预约
第 2 场40分钟
一个 AI 不够，怎样让多个 Agent 一起工作
从‘单兵作战’迈向‘团队协作’的 Agent 协同思维
成果：亲手搭建并跑通一次简单的多 Agent 协同闭环工作流
本月第二周 · 周日上午立即预约
第 3 场40分钟
不会写代码，也能做出自己的小应用
零代码经验者的新一代 AI Coding 入门实战
成果：在自己的电脑或浏览器里做出第一个可以点击、输入并计算的真实小工具
本月第三周 · 周日上午立即预约
第 4 场40分钟
把 AI 放进真实工作，而不是停在演示里
穿透技术泡沫，识别真正值得做的高价值业务场景
成果：为自己的部门或企业输出一份经过可行性初筛的《AI 应用落地验证清单》
本月第四周 · 周日上午立即预约
Customer Voices
客户怎么评价共事
来自汽车零部件、装备制造、连锁零售、财税共享等实际项目的现场反馈。按客户要求隐去企业名称与敏感数据，每条证言都可点进去核对对应的完整案例。
- 报价毛利跑冒滴漏减少
- 15%
- 废标风险降低
- 95%
- 单据检索穿透时效
- 天 → 秒
- 库房全量实测后上线
- 近 10 万卷
系统第一次参与判断，而不只是记录：过去的管理软件把单据存下来，判断仍然压在人身上；现在同一件事，系统把该算的算完、该挑的挑出来，人只做最后那一下决定。
传统标书软件只管排版和目录。真正要命的是那几十条带星号的废标条款有没有漏，这件事过去只能靠人熬夜翻。现在初稿编排提效八成，交标前那一晚终于不用赌运气。
95%废标风险降低
老系统按字符串精确匹配，凭证摘要写「办公耗材」、发票开「A4 纸与碳粉」就直接对不上，最后还是人来翻。现在单据检索从按天算变成按秒算。
天 → 秒单据检索穿透时效
关于证言口径：以上内容来自项目现场访谈与交付回访的提炼整理，非逐字转录；按客户要求隐去企业名称、人员姓名与敏感金额。证言下方的数字均取自对应案例页已公开的指标，可点击核对。