40 KiB
《为什么是我们》P1-P22 单页设计骨架 v1
副标题：当客户的问题进入 AI 深水区，谁来做专家智能体？
这套 PPT 是内部销售认知补丁，不是客户版，也不是对外宣传稿。它要回答销售在启动会后提出的三个关键问题：平台是不是也在做？我们和 AI 开发公司有什么区别？客户凭什么选择我们？ 原材料的核心结论是：我们不是卖大模型、卖平台或卖普通 AI 功能，而是把企业里的专家经验、业务流程、组织判断和决策边界，工程化为可运行、可校准、可追踪、可落地的专家智能体。
一、全局页面规则
1. 页面气质
延续上一套《搭上 AI 这条船》的风格：
深蓝黑商务底 + AI 航线 + 雷达 + 罗盘 + 金色 / 青色高亮关键词。
但这一套比启动会更“硬”。
上一套是：
我们怎么上船。
这一套是：
为什么这艘船值得上。
2. 统一视觉母题
本套 PPT 继续使用“船”的系统，但从“上船”升级为：
深水区 / 工具箱 / 工厂 / 模具师 / 专家能力 / 销售武器库。
视觉对应：
| 概念 | 视觉母题 |
|---|---|
| 平台 | 工具箱、工厂、基础设施、发动机 |
| 普通 AI 开发公司 | 按图施工队、功能开发流水线 |
| 我们 | 模具师、航道判断者、专家智能体架构师 |
| 客户复杂问题 | AI 深水区 |
| 专家经验 | 藏在老师傅脑子里的模具 |
| 销售工具 | 武器库、罗盘、雷达、航海图 |
| 商业差异 | 证据链、成熟度地图 |
3. 页面文字策略
这套是内部销售材料，页面文字可以比客户版更直接。
但每页仍然要遵守：
一句大判断 + 一个核心图示 + 三到五个支撑点。
不要把原材料整段塞进页面。 要把原材料变成销售能记住、能复述、能转成话术的判断。
4. 讲述策略
每页备注不需要完整讲稿，只保留：
- 讲述关键词；
- 现场提醒；
- 过渡句；
- 容易讲偏的风险。
这套 PPT 的讲法要像一次内部校准会：
不自嗨，不贬低别人，不吹万能，但要讲出我们真正的差异。
二、P1-P22 单页设计骨架
P01：为什么是我们
1. 本页功能
封面定调。 把这套 PPT 从“启动会补充材料”提升为“销售信心前置课”。
2. 页面核心结论
客户的问题一旦进入 AI 深水区，就不是简单买平台、找外包能解决的。
3. 页面文字方向
主标题：
为什么是我们
副标题：
当客户的问题进入 AI 深水区，谁来做专家智能体？
底部小字：
内部销售认知补充会 / 专家智能体销售立场文件
封面金句：
简单 AI 工具，客户可以自己做；复杂专家智能体，才是我们该做的事。
4. 页面结构 / Layout
全屏封面。
画面中心是标题。 背景是深蓝色“AI 深水区”航道。 远处有一条船进入深海，海面下隐约有复杂的业务流程、组织结构、专家经验网络。
5. 视觉资产设计
- 深蓝黑海面；
- 发光航线；
- 深水区分层；
- 雷达扫描；
- 远处灯塔；
- 半透明“专家智能体”结构图。
不要出现人物。
6. 讲述关键词
- 上次讲的是怎么上船；
- 今天讲为什么是我们这艘船；
- 销售问的问题很对；
- 不说透，后面面对客户没底气。
7. 承上启下
进入销售提出的问题：
启动会上，大家问了一个真问题。
8. 验收关注点
封面要和上一套视觉统一，但要更有“深水区”和“硬判断”的感觉。
P02：销售问了一个真问题
1. 本页功能
承认问题价值。 让销售知道这不是质疑，而是进入真实市场前必须补上的认知。
2. 页面核心结论
不是大家没信心，而是“为什么是我们”必须说透。
3. 页面文字方向
标题：
销售问了一个真问题
正文三句话：
启动会解决了：我们怎么组队、怎么训练、怎么开始。 但销售真正面对客户时，还会被追问：你们凭什么？ 这个问题不说透，销售就只能靠热情，不能靠判断。
底部金句：
信心不是喊出来的，是把差异讲明白之后长出来的。
4. 页面结构 / Layout
左侧：上一套 PPT 的“上船”简化图。 右侧：三个问号浮出水面。
三个问号：
- 平台是不是也在做？
- AI 开发公司有什么区别？
- 客户凭什么选择我们？
5. 视觉资产设计
- 船已经离港；
- 前方出现三块礁石或三道关口；
- 每道关口对应一个销售问题。
6. 讲述关键词
- 这不是抬杠；
- 这是销售未来一定会遇到的问题；
- 能问出来，说明大家开始进入真实作战状态；
- 这份材料就是补这个漏洞。
7. 承上启下
下一页把三个问题正式列出来。
8. 验收关注点
不能让销售觉得被批评。 这一页要让他们感觉“你们问得对”。
P03：三个必须回答的问题
1. 本页功能
建立全套 PPT 的议题框架。
2. 页面核心结论
我们必须同时回答平台、开发公司和客户选择三个问题。
3. 页面文字方向
标题：
三个必须回答的问题
三个问题卡片：
1. 现有大模型 / Agent 平台是不是也在做？ Dify、Coze、Copilot Studio 等平台已经很强，我们的位置在哪里？
2. 我们和其他 AI 开发公司有什么区别？ 别人也能接模型、做知识库、写 Prompt、搭工作流，我们凭什么不同？
3. 客户凭什么选择我们？ 不是最大，不一定最便宜，那客户为什么愿意信我们？
底部短句：
这三个问题回答不清，销售就没有真正的底气。
4. 页面结构 / Layout
三张问题卡片横排。 每张卡片下面有一个图标：
- 平台：工具箱；
- AI 开发公司：代码 / 工程图；
- 客户选择：握手 / 罗盘。
5. 视觉资产设计
背景使用深色雷达屏。 三个问题像雷达上锁定的三个目标。
6. 讲述关键词
- 平台确实强；
- AI 开发公司也不少；
- 客户不会因为我们说自己好就买单；
- 今天就把这三件事摊开讲。
7. 承上启下
先看第一个问题：平台到底强不强？
8. 验收关注点
这页要清晰，不能加太多解释。 它是目录页，也是问题框架页。
P04：先承认：平台很强，也很重要
1. 本页功能
避免自嗨。 先承认平台价值，再讲我们的差异。
2. 页面核心结论
平台是工具箱、底座和供应商之一，不是我们的敌人。
3. 页面文字方向
标题：
先承认：平台很强，也很重要
页面要点：
现在的大模型平台、Agent 平台、低代码平台，已经能做很多事。
能力标签：
模型调用 Prompt 配置 RAG 知识库 工作流编排 插件和工具调用 多智能体协作 发布渠道 权限管理 日志追踪 基础评测
底部金句：
我们不贬低平台，平台是我们的工具箱。
4. 页面结构 / Layout
中心是一个打开的“平台工具箱”。 工具箱里放出多个能力模块。
5. 视觉资产设计
- 工具箱；
- 模块积木；
- 平台能力图标；
- 深蓝背景上的发光模块。
可以点名平台：
Dify / Coze / Copilot Studio / 大模型平台 / Agent 平台
但点名放在角落，不要做成对抗。
6. 讲述关键词
- 不能为了证明自己，就说平台不行；
- 平台越来越强；
- 我们以后也会使用平台；
- 先承认它强，后面差异才可信。
7. 承上启下
平台强，但平台主要解决的是“怎么搭”。客户真正难的是“该搭什么”。
8. 验收关注点
这一页要显得客观、成熟。 不要出现“平台不行”的语气。
P05：平台解决“怎么搭”，不解决“该搭什么”
1. 本页功能
讲清我们与平台的第一层差异。
2. 页面核心结论
平台提供工具能力，我们提供场景判断和专家能力建模。
3. 页面文字方向
标题：
平台解决“怎么搭”，不解决“该搭什么”
左侧：平台能回答的问题
怎么接模型？ 怎么接知识库？ 怎么编排工作流？ 怎么调用工具？ 怎么发布给用户？ 怎么记录日志？
右侧：客户真正困难的问题
哪个场景值得做 AI？ 专家经验在哪里？ 老员工的隐性判断怎么抽取？ 业务规则怎么转译？ 哪些结果必须人工裁决？ AI 出错后怎么纠正？ 如何避免做成没人用的 AI 玩具？
底部金句：
平台默认帮助客户实现想法，我们先帮助客户判断这个想法是否成立。
4. 页面结构 / Layout
左右对比页。
左侧是“工具层”。 右侧是“业务深水区”。 中间有一条从浅水到深水的分界线。
5. 视觉资产设计
- 左侧：工具面板；
- 右侧：深水区剖面；
- 右侧海底有“专家经验、组织判断、业务规则、责任边界”等标签。
6. 讲述关键词
- 平台解决运行能力；
- 但客户难在业务判断；
- 客户提出的需求不一定是真问题；
- 我们要先判断问题性质。
7. 承上启下
用一个更容易懂的比喻：平台像工厂，我们像模具师。
8. 验收关注点
这是核心页之一。 必须让销售能复述这句话。
P06：平台像工厂，我们像模具师
1. 本页功能
用低阻抗隐喻讲透平台与我们的关系。
2. 页面核心结论
工厂提供生产能力，模具决定生产什么、精度在哪里、能不能稳定产出。
3. 页面文字方向
标题：
平台像工厂，我们像模具师
页面比喻：
平台是工厂： 有机器、流水线、生产能力。
我们是模具师： 判断要生产什么，设计模具结构，控制关键精度，持续校准产出。
底部金句：
没有平台，很多东西跑不起来；只有平台，也可能做出一堆看起来智能、实际无效的东西。
4. 页面结构 / Layout
左侧：大型数字工厂。 右侧：模具师设计精密模具。 中间：产出结果对比。
结果对比：
无模具：一堆泛化 AI 输出 有模具：专家智能体稳定产出
5. 视觉资产设计
- 工厂流水线；
- 精密模具剖面；
- AI 输出成品；
- 校准仪表盘。
6. 讲述关键词
- 工厂很强；
- 但工厂不能替你决定生产什么；
- 模具决定精度；
- 我们做的是专家能力的模具。
7. 承上启下
那么什么场景不需要我们？简单场景，客户自己用平台就可以。
8. 验收关注点
这个隐喻要做得很直观。 它是销售未来对客户解释平台差异的核心类比。
P07：简单场景，客户自己用平台就可以
1. 本页功能
主动筛掉不该做的客户和场景。 建立专业感。
2. 页面核心结论
我们不是什么 AI 都抢，简单 AI 工具客户自己做就可以。
3. 页面文字方向
标题：
简单场景，客户自己用平台就可以
适合客户自己做的场景：
简单资料问答 文档摘要 周报生成 普通客服机器人 简单流程自动化 通用文案生成 内部资料检索
我们真正适合的场景：
高专家密度 高业务语境 高判断复杂度 高组织协同 高校准需求 高持续复盘价值
底部金句：
简单 AI，不必找我们；复杂专家智能体，才是我们的场。
4. 页面结构 / Layout
上下分层。
上层：浅水区。 下层：深水区。
浅水区放简单 AI 场景。 深水区放专家智能体场景。
5. 视觉资产设计
- 海面浅水区：轻量工具图标；
- 海底深水区：复杂业务网络、专家判断节点；
- 一条船从浅水驶向深水。
6. 讲述关键词
- 不是所有客户都适合我们；
- 低价值、低复杂度的事，我们不抢；
- 销售以后要敢于判断不适合；
- 这不是退让，是专业。
7. 承上启下
既然我们的战场是复杂场景，那我们做的到底不是普通 AI 助手。
8. 验收关注点
这页要建立“我们不是什么都做”的清醒边界。
P08：我们做的不是通用 AI 助手
1. 本页功能
从市场常见“智能体”概念中切出我们的定义。
2. 页面核心结论
普通 AI 助手是工具，专家智能体是有岗位职责的数字员工。
3. 页面文字方向
标题：
我们做的不是通用 AI 助手
市场上很多所谓智能体，可能只是：
一个聊天窗口 一个知识库问答 一个提示词模板 一个单智能体调用 一个工作流自动化 一个 API 封装 一个前端页面加大模型接口
页面转折：
这些当然也是 AI 应用，但它们离专家智能体还有距离。
底部金句：
会回答，不等于会承担岗位职责。
4. 页面结构 / Layout
左侧：普通 AI 工具堆叠。 右侧：专家智能体岗位卡片。 中间用箭头标注“从工具到岗位”。
5. 视觉资产设计
- 聊天窗口；
- 知识库；
- 工作流节点；
- API 图标；
- 数字员工岗位卡。
6. 讲述关键词
- 现在很多东西都叫智能体；
- 但名字一样，深度差很多；
- 我们要把销售的嘴统一起来；
- 不要把专家智能体讲成普通聊天机器人。
7. 承上启下
下一页正式定义：什么是专家智能体。
8. 验收关注点
这页要把“普通 AI 助手”和“专家智能体”的距离拉开。
P09：什么是专家智能体
1. 本页功能
建立核心概念。 让销售能用一句话讲清“专家智能体”。
2. 页面核心结论
专家智能体是在具体岗位、场景、流程和责任边界中工作的数字员工。
3. 页面文字方向
标题：
什么是专家智能体
定义：
专家智能体不是“什么都能聊”的通用助手，而是在具体岗位、具体场景、具体流程、具体责任边界中，具备专家视角、专家判断、专家表达和持续校准能力的数字员工。
四个关键词：
岗位职责 专家判断 业务流程 持续校准
底部金句：
普通 AI 助手是会说话的工具；专家智能体是有岗位职责的数字员工。
4. 页面结构 / Layout
中心模型。
中心是“专家智能体”。 四周环绕四个能力环：
- 岗位；
- 场景；
- 流程；
- 边界。
外圈是：
专家视角 / 专家判断 / 专家表达 / 持续校准
5. 视觉资产设计
- 数字员工档案卡；
- 岗位说明书；
- 流程节点；
- 校准仪表盘；
- 专家能力光环。
6. 讲述关键词
- 专家智能体不是万能；
- 它越具体越有价值；
- 它不是回答所有问题，而是在一个岗位上稳定工作；
- 核心是专家能力被封装进去。
7. 承上启下
那我们是谁？我们就是帮助企业打造这种专家智能体的人。
8. 验收关注点
定义可以长一点，但页面上要用关键词拆开，不要堆成一整段。
P10：我们是谁：专家智能体的系统架构师与模具师
1. 本页功能
正式揭晓我们的定位。
2. 页面核心结论
我们帮助企业把人脑里的专家能力，变成组织可复用的智能能力。
3. 页面文字方向
标题：
我们是谁：专家智能体的系统架构师与模具师
页面主句：
我们不是传统软件公司简单转型 AI，也不是只会调用大模型接口的 AI 外包团队。
定位句：
我们是专家智能体的系统架构师与模具师。
对外直白版：
我们帮助企业把“人脑里的专家能力”，变成“组织可复用的智能能力”。
底部金句：
我们做的不是工具调用，而是专家能力工程化。
4. 页面结构 / Layout
三段式结构：
左侧：人脑里的专家能力。 中间：我们的方法论和模具。 右侧：组织可复用的智能能力。
5. 视觉资产设计
- 左侧：专家经验云团；
- 中间：模具 / 架构图 / 方法论引擎；
- 右侧：专家智能体岗位矩阵；
- 底部：组织流程接入线。
6. 讲述关键词
- 这是我们最重要的定位；
- 我们不和平台抢工具；
- 不和外包拼低价；
- 我们做的是专家能力怎么被抽取、封装、验证、校准。
7. 承上启下
这件事不是写几个提示词能完成的。
8. 验收关注点
这是全套 PPT 的定位核心页。 页面要稳、要有分量，不能花哨。
P11：不是写提示词，而是专家能力工程化
1. 本页功能
拆掉“你们是不是就是写 Prompt”的误解。
2. 页面核心结论
只会调用模型，不等于会做专家智能体。
3. 页面文字方向
标题：
不是写提示词，而是专家能力工程化
左侧：表层 AI 开发
写角色设定 写提示词 接入模型 加前端页面 调用工具 输出结果
右侧：专家智能体必须回答
它扮演什么岗位？ 专家模型来自哪里？ 依据什么判断？ 能力边界是什么？ 什么时候必须人工介入？ 错了如何解释和校准？ 如何接入真实流程？ 如何持续评测和迭代？
底部金句：
如果只写一个提示词，那是 AI 表演，不是专家能力工程化。
4. 页面结构 / Layout
左右对比。
左侧是“表演层”。 右侧是“工程化层”。 中间一条分界线：从“能回答”到“能负责”。
5. 视觉资产设计
- 左侧：舞台 / 聊天框 / Prompt 卡片；
- 右侧：工程剖面 / 责任边界 / 测评仪表盘；
- 中间：专家模型核心。
6. 讲述关键词
- 写提示词有价值，但不够；
- 客户买的不是一句话；
- 客户要的是能进入流程的能力；
- 这就是我们和普通 AI 应用的差异。
7. 承上启下
再对比普通 AI 开发公司的路径和我们的路径。
8. 验收关注点
这一页要打掉误解，但不要显得看不起 Prompt。 重点是“Prompt 只是入口，不是全部”。
P12：普通 AI 开发公司的路径 vs 我们的路径
1. 本页功能
通过流程对比讲清我们与 AI 开发公司的区别。
2. 页面核心结论
前者做 AI 功能开发，后者做专家能力工程化。
3. 页面文字方向
标题：
普通 AI 开发公司的路径 vs 我们的路径
左侧：普通 AI 开发路径
客户提出需求
↓
整理功能清单
↓
选模型 / 平台
↓
写 Prompt
↓
做 RAG / 工作流 / 插件
↓
上线
↓
调试
右侧：我们的路径
客户提出业务困惑
↓
判断问题类型：Q / P / I
↓
判断是否值得做 AI
↓
抽取专家经验与业务逻辑
↓
定义专家智能体岗位
↓
明确能力、边界、流程、责任
↓
低成本验证智能流
↓
构建最小可用专家智能体
↓
进入试点场景
↓
持续校准
↓
必要时进入系统化建设
底部金句：
普通路径从功能开始，我们从问题性质开始。
4. 页面结构 / Layout
双流程图。
左侧流程短、直、偏工程。 右侧流程长、分层、偏诊断和建模。
中间用大字区分：
AI 功能开发 vs 专家能力工程化
5. 视觉资产设计
- 左侧：开发流水线；
- 右侧：深水探测 + 模具设计 + 小试点 + 系统化建设；
- 使用不同颜色强调两条路径。
6. 讲述关键词
- 不是说别人不会开发；
- 是出发点不同；
- 他们问“客户要什么功能”；
- 我们问“客户真正的问题是什么”。
7. 承上启下
讲完和平台、开发公司的差异，接下来回答：客户凭什么选我们？
8. 验收关注点
流程右侧信息比较多，页面上可以只放关键节点，详细解释放讲述里。
P13：客户选择我们，不是因为我们最大或最便宜
1. 本页功能
破除错误竞争思路。 避免销售把我们拖进拼价格、拼平台、拼功能的市场。
2. 页面核心结论
我们不和平台抢工具，不和外包拼低价。
3. 页面文字方向
标题：
客户选择我们，不是因为我们最大或最便宜
页面三不：
不因为我们有最大平台。 不因为我们价格最低。 不因为我们什么 AI 都能做。
页面三是：
是因为我们能判断该不该做。 是因为我们能抽取专家经验。 是因为我们能让智能体进入业务流程并持续校准。
底部金句：
客户选择我们，是因为我们能进业务深水区。
4. 页面结构 / Layout
左侧：错误竞争方式。 右侧：正确价值理由。
左侧灰色：
拼平台 / 拼低价 / 拼万能
右侧高亮：
场景判断 / 专家抽取 / 智能流验证 / 持续校准
5. 视觉资产设计
- 左侧：价格牌、平台 Logo 墙、功能清单；
- 右侧：深水区航道图；
- 一条船绕开价格战浅滩，驶向深水区。
6. 讲述关键词
- 不要把自己讲成万能开发公司；
- 不要一上来和平台比能力；
- 我们的价值不在“更大更便宜”；
- 在更懂复杂业务场景怎么做。
7. 承上启下
客户选择我们的第一个理由：我们能帮客户判断该不该做 AI。
8. 验收关注点
这页要帮销售建立正确竞争姿态。
P14：我们能帮客户判断“该不该做 AI”
1. 本页功能
客户价值理由 1：方向判断。
2. 页面核心结论
选对方向，是 AI 项目最重要的第一步。
3. 页面文字方向
标题：
我们能帮客户判断“该不该做 AI”
客户常见误区：
老板焦虑，觉得必须上 AI。 听完一场课，觉得什么都能智能化。 业务部门提一堆模糊需求。 客户把组织问题误认为工具问题。 客户以为买个系统就完成智能化。
我们要帮助客户判断：
这个场景该不该做？ 适合培训、顾问、试点，还是系统？ 是简单问答、流程难题，还是组织课题？ 需要轻量工具，还是专家智能体？ 需要信息化补课，还是可以进入智能化建设？
底部金句：
方向错了，后面越努力越浪费。
4. 页面结构 / Layout
决策罗盘页。
中心是：
该不该做 AI？
四周是判断方向：
- 场景价值；
- 组织认知；
- 信息化基础；
- 权力结构。
5. 视觉资产设计
- 罗盘；
- 错误航线 vs 正确航线；
- AI 深水区前的“入海检查站”。
6. 讲述关键词
- 很多客户不是不会做 AI；
- 是不知道什么值得做；
- 销售以后也要有这个判断意识；
- 不要客户说什么我们就接什么。
7. 承上启下
第二个理由：我们同时懂管理、信息化和 AI。
8. 验收关注点
这页要让销售明白：判断客户，比推产品更重要。
P15：我们同时懂管理、信息化和 AI
1. 本页功能
客户价值理由 2：交叉能力。
2. 页面核心结论
我们的差异来自管理咨询、信息化落地和 AI 智能化方法论的交叉能力。
3. 页面文字方向
标题：
我们同时懂管理、信息化和 AI
发展脉络：
企业管理咨询
↓
信息化系统落地
↓
AI 学习与科普
↓
专家智能体方法论
↓
企业智能化转型
三类问题：
管理问题：企业到底哪里需要智能化，哪里只是管理没做好。 信息化问题：数据、流程、系统、权限、接口、运维能不能支撑落地。 AI 问题：哪些场景适合智能体，哪些必须人机协作，哪些不能做。
底部金句：
很多团队只站在一个点上，我们站在三条线的交叉处。
4. 页面结构 / Layout
三圆交叉图。
三个圆：
- 管理咨询；
- 信息化落地；
- AI 智能化。
交叉中心：
专家智能体落地能力
5. 视觉资产设计
- 三圆 Venn 图；
- 每个圆有对应图标；
- 中心高亮为“深水区判断能力”。
6. 讲述关键词
- 我们不是单一技术路径；
- 不只是会讲课；
- 不只是会做系统；
- 不只是会用 AI；
- 是三者形成闭环。
7. 承上启下
第三个理由：我们能抽取专家经验，而不是只上传资料。
8. 验收关注点
这页要建立“综合能力”，不要讲成强哥履历展示。
P16：我们能抽取专家经验，而不是只上传资料
1. 本页功能
客户价值理由 3：专家经验抽取。
2. 页面核心结论
不是把资料塞给 AI，而是把专家能力教给 AI。
3. 页面文字方向
标题：
我们能抽取专家经验，而不是只上传资料
页面对比：
很多企业以为： 做 AI 知识库 = 把文档上传进去。
真正的专家经验在：
老员工脑子里 老板的判断习惯里 高管的取舍标准里 一线人员的隐性经验里 客户经理的察言观色里 项目经理的风险直觉里 老师傅的现场判断里 组织长期形成的潜规则里
底部金句：
文档是知识的影子，专家判断才是能力本体。
4. 页面结构 / Layout
冰山图。
水面上：
文档 / 资料 / 知识库
水面下：
经验 / 判断 / 反例 / 取舍 / 边界 / 潜规则
右侧箭头：
隐性经验 → 显性模型 → 专家智能体
5. 视觉资产设计
- 冰山；
- 老师傅经验光点；
- 专家模型抽取管线；
- AI 可用结构。
6. 讲述关键词
- 客户经常以为上传资料就够；
- 真正值钱的东西不在文件里；
- 在人的判断里；
- 我们要做思想考古，把隐性经验挖出来。
7. 承上启下
第四个理由：我们不是一上来重开发，而是先验证智能流。
8. 验收关注点
这页要让销售以后能解释：专家智能体为什么比知识库问答更深。
P17：我们先验证智能流，再投入系统建设
1. 本页功能
客户价值理由 4：低成本验证，避免重开发陷阱。
2. 页面核心结论
很多 AI 项目失败，是因为太早开发。
3. 页面文字方向
标题：
我们先验证智能流，再投入系统建设
错误路径：
客户一说需求
↓
马上做页面
↓
接接口
↓
搭知识库
↓
写 Prompt
↓
做系统
↓
最后发现没人用
我们的原则：
先用专家和 AI 工具跑通最小智能流。 先确认场景真的有价值。 再决定是否系统化建设。
底部金句：
先跑通价值，再投入开发。
客户话术版：
“我们不会一上来让客户花大钱开发系统。我们会先用专家和 AI 工具跑通最小智能流，确认这个场景真的有价值，再决定是否系统化。”
4. 页面结构 / Layout
两条路线图。
上面：重开发路线，红色风险标记。 下面：智能流验证路线，绿色逐步推进。
5. 视觉资产设计
- 上方：大型工程船直接冲进深水区，触礁；
- 下方：小型探测船先试航，再派工程船；
- 关键节点：试点、反馈、校准、系统化。
6. 讲述关键词
- 客户容易一上来要系统；
- 我们不能被带着跑；
- 先验证价值是保护客户，也是保护我们；
- 这和上一套“培训可以宽，顾问要筛，系统必须严”是一致的。
7. 承上启下
第五个理由：我们不只追求能跑，还追求好改。
8. 验收关注点
这页要讲成专业方法，不要讲成“我们开发能力不足所以先试试”。
P18：我们不只追求能跑，还追求好改
1. 本页功能
客户价值理由 5：纠错与校准机制。
2. 页面核心结论
AI 出错后，要能被发现、解释、纠正和沉淀。
3. 页面文字方向
标题：
我们不只追求能跑，还追求好改
很多 AI 项目失败，不是完全不能跑，而是：
演示不错，长期不稳。 输出看起来有道理，专家一看就知道不对。 错在哪里说不清。 用户不知道怎么改。 改了以后系统不吸收。 最后没人愿意用。
我们追求：
可发现 可解释 可纠正 可沉淀 可迭代
底部金句：
普通 AI 开发交付结果，我们交付结果，同时交付纠错机制和校准机制。
4. 页面结构 / Layout
闭环图。
AI 输出
↓
专家审查
↓
用户反馈
↓
错误解释
↓
修正记录
↓
模型 / 流程 / 规则校准
↓
再次输出
5. 视觉资产设计
- 仪表盘；
- 反馈槽；
- 校准旋钮；
- 版本迭代曲线；
- 错误被捕获并进入数据仓。
6. 讲述关键词
- AI 最怕黑盒；
- 客户真正担心的是错了怎么办；
- 我们的价值不是说 AI 永远不犯错；
- 而是错了能低成本改回来，并形成经验。
7. 承上启下
除了交付智能体，过程中的修改、反驳、废弃也都是数据。
8. 验收关注点
这页要让销售能回答客户：“你们怎么保证效果？AI 错了怎么办？”
P19：我们的商业差异成立，但不是天然成立
1. 本页功能
内部清醒页。 防止销售听完前面后开始过度自信。
2. 页面核心结论
差异不是喊出来的，必须靠案例、工具、流程、评测和团队复制能力证明。
3. 页面文字方向
标题：
我们的商业差异成立，但不是天然成立
页面主句：
我们有资格回答“为什么是我们”。 但还不能靠口号成立。
差异成立需要五类证据：
案例 工具 流程 评测 团队复制能力
底部金句：
清醒的信心，比盲目的信心更值钱。
4. 页面结构 / Layout
证据链结构。
左侧：
商业差异
右侧五个证据支柱：
- 案例；
- 工具；
- 流程；
- 评测；
- 复制。
每个支柱标注当前状态：
有基础 / 待补齐 / 需产品化
5. 视觉资产设计
- 深水航道上五座灯塔；
- 每座灯塔代表一个证明材料；
- 有些灯塔亮，有些正在建设。
6. 讲述关键词
- 我们不能自满；
- 现在是立场成立，不等于市场已经完全证明；
- 销售必须知道哪些能讲，哪些还要补；
- 这不是泼冷水，是形成作战地图。
7. 承上启下
那已经成立的部分有哪些？
8. 验收关注点
这一页是内部版必须保留的关键页。 客户版未来要换表达。
P20：已经成立的部分
1. 本页功能
建立底气。 让销售知道“为什么是我们”不是凭空说出来的。
2. 页面核心结论
我们已经具备回答“为什么是我们”的基础。
3. 页面文字方向
标题：
已经成立的部分
七项基础：
- 长期 AI 学习和写作积累
- AI 科普和培训经验
- 企业管理咨询背景
- 信息化系统落地背景
- 专家智能体实践
- HiFi Agent Studio 方法论抽象
- 团队分工雏形
底部金句：
我们不是从零开始，而是把过去的积累汇到了一条新航线上。
4. 页面结构 / Layout
能力底座图。
底部是多年积累。 上方托起“专家智能体商业能力”。
七个模块像船体的七块龙骨。
5. 视觉资产设计
- 船体剖面；
- 七块结构龙骨；
- 每块写一项基础；
- 顶部是一艘“专家智能体”船。
6. 讲述关键词
- 管理咨询不是过去式；
- 信息化也不是过去式；
- AI 学习、培训、智能体实践都汇在一起；
- 这才形成今天的定位。
7. 承上启下
但还没有完全成立的部分，也必须说清。
8. 验收关注点
不要讲成个人履历。 要讲成团队商业差异的能力底座。
P21：还没有完全成立的部分
1. 本页功能
建立清醒感和后续工作必要性。
2. 页面核心结论
差异要变成销售武器，还需要产品化、证据化、标准化。
3. 页面文字方向
标题：
还没有完全成立的部分
需要补齐：
可展示案例 可复用模板 可量化成果 可复制团队能力 可演示样板 可交付产品包 可回答反驳
底部金句：
没有资产沉淀，差异就只能停留在我嘴里。
4. 页面结构 / Layout
成熟度仪表盘。
每个能力一条进度条：
| 能力 | 当前状态 |
|---|---|
| 案例 | 待整理 |
| 模板 | 待产品化 |
| 成果指标 | 待量化 |
| 团队复制 | 待培养 |
| 样板演示 | 待筛选 |
| 产品包 | 待成型 |
| 反驳问答 | 待训练 |
5. 视觉资产设计
- 销售武器库半成品；
- 有些武器已经入库，有些还在制造；
- 成熟度仪表盘；
- 待补齐清单。
6. 讲述关键词
- 不是现在不能卖；
- 是要边卖边沉淀武器；
- 销售必须知道自己手里有什么，缺什么；
- 缺的东西就是后续工作重点。
7. 承上启下
最后一页，把这些缺口变成销售武器库建设路线图。
8. 验收关注点
这页不要泄气，要讲成“武器库建设中”。
P22：销售武器库：从立场文件到作战工具
1. 本页功能
行动收束。 把“为什么是我们”转化为后续销售工具建设路线图。
2. 页面核心结论
销售武器库越成熟，销售越有底气。
3. 页面文字方向
标题：
销售武器库：从立场文件到作战工具
副标题：
哪些已经有，哪些正在补，哪些决定我们能不能复制。
武器库模块：
- 一页纸定位
- 平台差异对比页
- AI 开发公司差异对比页
- 专家智能体样板库
- 案例页
- 评测页
- 客户问答库
- 标准话术卡
- 不适合客户清单
- 销售自检表
页面收束金句：
今天先把立场讲清楚，后面把立场做成武器。
最终内部共识：
我们不是去和平台抢工具，不是去和外包公司拼低价，也不是去证明我们什么 AI 都能做。 我们要证明的是：当客户的问题进入专家经验、业务判断、组织协同和系统落地的深水区时，我们比单纯平台、普通 AI 开发和传统软件转型团队，更知道该怎么把它做成。
4. 页面结构 / Layout
销售武器库成熟度地图。
左侧：当前已有立场文件。 中间：正在建设的销售工具。 右侧：未来能复制的销售体系。
可以分三层：
| 层级 | 工具 | 作用 |
|---|---|---|
| 立场层 | 一句话定位、三句话版本、标准回答 | 让销售说得清 |
| 证明层 | 案例、样板、评测、成果数据 | 让客户信得过 |
| 作战层 | 问答库、话术卡、自检表、不适合客户清单 | 让团队能复制 |
5. 视觉资产设计
- 武器库墙；
- 每个工具是一件装备；
- 已有工具亮起；
- 待补工具半透明；
- 最终形成“销售作战系统”。
6. 讲述关键词
- 这份 PPT 不是终点；
- 它是销售工具体系的第一块；
- 后面要把它拆成客户话术、对比页、案例页、问答库；
- 销售以后不是靠临场发挥，而是靠武器库作战。
7. 承上启下
本页可以直接结束，也可以进入现场讨论：
哪些销售工具最急？ 哪些问题客户最可能问？ 哪些样板最适合先整理？
8. 验收关注点
最后一页必须有行动感。 不要只收在口号，要让大家看到后续工具建设方向。
三、备份页建议
这套主 PPT 是 22 页，已经足够讲 30-40 分钟。 但可以准备 5 页备份页，不主动讲，现场有人问再打开。
B01：平台差异对比页
对比：
| 对比项 | 大模型 / Agent 平台 | 我们 |
|---|---|---|
| 核心能力 | 模型、工具、工作流、发布 | 场景诊断、专家模型、业务转译、校准落地 |
| 解决问题 | 怎么搭 | 该搭什么、为什么这样搭 |
| 适合场景 | 通用问答、流程自动化、工具调用 | 专家经验、业务判断、复杂组织场景 |
| 交付重点 | 平台能力 | 专家智能体与落地闭环 |
| 风险 | 工具有了但没人用 | 先验证价值再系统化 |
B02：AI 开发公司差异对比页
对比：
| 对比项 | 普通 AI 开发公司 | 我们 |
|---|---|---|
| 出发点 | 客户需求 / 功能清单 | 业务困惑 / 专家能力 |
| 核心动作 | 写 Prompt、接模型、做工作流 | QPI 定性、专家抽取、智能流验证 |
| 交付物 | AI 功能、知识库、机器人 | 专家智能体、校准机制、业务闭环 |
| 成功标准 | 能跑、能回答 | 能用、好改、可持续校准 |
| 失败风险 | 演示好、落地弱 | 通过前置诊断降低失败 |
B03：销售标准回答
客户问：
你们和平台有什么区别？
销售回答：
“现在很多平台都能搭智能体，这个我们不否认。平台解决的是工具问题，比如模型、知识库、工作流、插件、发布和运行。
但企业真正难的地方，往往不是工具，而是：到底哪个场景值得做？专家经验怎么抽取？业务规则怎么转译？AI 出错后怎么纠正？怎么进入流程？怎么让员工真的用起来？
我们的核心不是卖一个通用 AI 工具，而是帮助企业把专家能力、业务流程和组织经验，封装成可运行、可校准、可迭代的专家智能体。
如果只是简单问答和普通自动化，客户自己用平台就可以；如果涉及管理、业务判断、专家经验和系统落地，那才是我们真正擅长的。”
B04：不该怎么说
不建议销售这样说：
平台不灵活，所以选我们。 LLM 厂家不和我们竞争。 我们比其他 AI 开发公司更懂 AI。 我们什么 AI 都能做。 我们有一套理论。
建议换成：
平台在工具层很强，但不会自动替客户完成专家经验抽取、业务场景判断和持续校准。 大模型厂商是上游供应商和生态伙伴，但通常不会深入每个客户的业务现场。 我们不是从 AI 功能开发出发，而是从专家能力工程化出发。 简单 AI 客户自己用平台就可以；复杂专家智能体才是我们的场。 我们有一套从实践中形成的专家智能体建设方法。
B05：最适合与不适合我们的客户
最适合：
老板或高层真正重视 AI； 有一定信息化基础； 有数据、资料、流程或知识积累； 有高专家密度岗位； 有复杂业务判断场景； 愿意让专家参与共创； 愿意从培训、顾问、试点逐步推进。
不适合：
只想免费听课； 只想套方案； 只比价格； 不愿提供资料； 不愿让专家参与； 没有项目负责人； 信息化基础极弱又想直接智能化； 只想做演示，不考虑落地； 要求 AI 承担不可承担的最终责任。
金句：
我们宁可少做项目，也不能做错项目。