解决方案 架构 实证 为何选择 KeenDigit 洞见 讨论 AI 项目
企业 AI 原生应用开发

让 AI 原生构想
进入受控生产。

我们围绕真实企业系统构建 AI 原生应用与工作流——基于你的数据、发布前经过评测、设有护栏并由人工复核。每条流水线都附带交付证据。
讨论你的 AI 项目 了解各方需要什么 玻璃盒，而非黑箱。
工作流 · 合同审阅助手
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0.96 / 1.00
评测套件
48 / 50 通过
护栏
通过
p95 延迟
840 ms
持续交付 v1.3 → v1.4 → v1.5 已上线 · 本周交付 3 次，零回归
已在生产环境落地，为这些行业创造营收
金融
医疗
零售
物流
制造
Server → LLM
整个技术栈，单一负责方
每次发布
交付时均附带证据
100% 独立
厂商中立 · 不锁定
亲力亲为
每个项目都由资深工程师上手
一个项目 · 三种决策视角

整个委员会都能说“可以”，
企业 AI 才能向前推进。

业务、技术与风险负责人从不同角度批准同一个系统。我们为三方提供各自所需的证据，同时保持一条共同交付路径。

业务与创新

把有价值的工作流变成可运营的 AI 能力

“我们看到了机会，需要一条从用例走向业务运营的可信路径。”

我们共同定义工作流、运营边界与发布路径，让项目对应真实业务决策，而不是一个寻找落脚点的技术演示。

具有明确运营成果的用例
清晰的人工与系统责任
从试点走向生产的分阶段路径
讨论业务工作流
产品与技术

交付超越演示、经得起生产考验的 AI 功能

“我们试过一个大模型演示。它惊艳了所有人，然后在生产环境里垮了。”

我们把模型连接到其依赖的数据、API、应用与基础设施，再用评测、护栏、可观测性和回滚路径为发布把关。

在用户看到之前先通过评测闸门的功能
持续交付，支持即时回滚
每次发布都有证据，而不只是一个演示
讨论技术路径
风险与治理

让 AI 进入工作流时，控制始终可见

“我们需要知道系统能做什么、谁批准变更，以及何时由人工介入。”

玻璃盒式交付让访问边界、复核节点、发布决策和变更记录从设计到运营始终可见。

有记录的审批与访问边界
高风险决策的人工复核规则
变更内容及原因的可追溯记录
讨论治理模型
为何选择 KeenDigit

它能在生产环境中立得住的理由。

六项优势，直接对应真正重要的东西——可靠、稳健、透明、持续交付。每一项都是我们展示出来的，而非只是说说。

01 · 核心优势

玻璃盒，而非黑箱

大多数 AI 都是黑箱。我们交付的每条流水线都带着它的证据——事实接地度、评测分数、护栏状态以及人工复核轨迹——始终对你可见。

你看到的是控制本身，而不只是输出。
评测 · 合同助手LIVE
事实接地度 0.96
评测套件 48 / 50
护栏 通过
p95 延迟 840ms
02

我们掌管整个技术栈

从 Linux 服务器到大模型。你的 AI 之所以可靠，是因为它下面的每一层也由我们来保持可靠——不存在一道我们交出去、然后祈祷它撑住的接缝。

Server → LLM单一负责方没有接缝
03

独立，是设计使然

厂商中立的保障。我们审计并验证你的系统——包括你已经依赖的第三方。没有冲突，不锁定。

厂商中立不锁定
04

达到生产级，否则不发布

有据可溯、经过评测、设有护栏、人工复核。评测阈值为每次发布把关——没有任何东西靠侥幸到达用户。

有据可溯经过评测设有护栏人工复核
05

持续交付，零回归

在评测闸门之后每周多次发布，支持即时回滚。改进是持续的；意外不是。

评测把关即时回滚每周 3 次
06

控制权归你

书面审批、受控访问、结构化交接。文档、凭据与代码都由你掌握——这是设计使然。

文档凭据代码——归你
产品架构

AI 的可靠程度，取决于它脚下的技术栈。

AI 原生应用位于顶层；数据、API、现有软件、基础设施与保障让它具备生产条件。我们贯穿这些层开展工作，让可靠性与证据自下而上汇聚。

可靠性与证据自下而上汇聚
第 01 层 · 产品

AI-Native

智能应用与工作流，交付到生产环境时附带其证据。

AI 原生应用开发

把大模型功能带入生产——有据可溯、经过评测、设有护栏、人工复核。

工作流 AI 集成

把大模型嵌入既有工作流，带审计轨迹与人工在环。

供给 · 接地 · 加速
第 02 层 · 底层

面向 AI 的基础

干净的数据与可靠的连接——模型真正读取与写入的对象。

API 集成

安全的鉴权与数据映射，让你的系统能与模型对话。

数据库优化

快速、可靠的查询与备份——AI 所依赖的数据层。

Web 重构

把遗留的 PHP/JS 现代化为干净、面向 AI 的代码库。

加固 · 稳定 · 持续可信
第 03 层 · 基石

运行与保障

让其上一切保持可靠的基础设施与独立保障。

服务器维护

整个技术栈赖以运行的、已打补丁并调优的 Linux 服务器。

安全审计

对代码、基础设施与厂商的独立审计。验证，而非盲信。

客户如何推进

从成果定义走向生产级 AI
STEP 01

定义工作流

明确业务成果、运营边界、数据访问与人工责任。

所有层
STEP 02

准备生产基础

连接数据与 API，现代化阻碍交付的部分，并建立受控访问。

第 02 层
STEP 03

建设并验证

构建有据可溯、经过评测、设有护栏并配置人工复核节点的 AI 功能。

第 01 层
STEP 04

运营与改进

持续交付、实时评测与监控，让它在成长中保持可靠。

所有层
公司

为生产级 AI 而生的独立合作伙伴。

自 2002 年起持续运营，2026 年起聚焦企业 AI Native——独立、厂商中立，并把从业务审批到生产运营的纪律贯穿始终。

KeenDigit 前台
KeenDigit 前台 · 怀俄明州罗林斯
自 2002 年运营 · 2026 年聚焦 AI Native
总部
怀俄明州罗林斯 美国
交付
全球 远程优先
语言与计费
英文 · 美元
合作方式
独立 厂商中立
我们的信念

大多数 AI 都是黑箱。我们构建的是能投入生产的那一种——有据可溯、经过评测、设有护栏、人工复核——并让每条流水线交付时都附带其证据。玻璃盒，而非黑箱。

这是我们处处贯彻的同一套纪律：书面审批、受控访问、可追溯的交付。目标从来不是用输出令你眼花缭乱——而是把背后的控制展示给你看。

我们如何运作

书面审批

没有书面、达成一致的范围，就不做任何改动。每个决定都有记录。

受控访问

默认最小权限。访问权限有节制地授予、记录与撤销。

可追溯的交付

每次变更都可溯源——交付了什么、何时、由谁、为何。

结构化交接

文档、凭据与控制权都由你保留。设计上就不锁定。

团队

覆盖企业 AI 技术栈的
资深从业者。

独立团队围绕 AI 原生产品、其下的生产基础，以及确保生产问责清晰的控制来组织。

第 01 层 · 产品

AI 原生实践组

为生产级 AI 提供事实接地、评测、护栏与人工复核。

第 02 层 · 底层

基础实践组

API、数据库与遗留现代化——面向 AI 的底层。

第 03 层 · 基石

运行与保障实践组

基础设施与独立安全审计。厂商中立。

Michael Brennan
AI-Native 负责人
Michael Brennan
首席 · AI 工程

生产级 AI——事实接地、评测，以及交付过的系统类型。

LLM 应用评测护栏
Kevin Zhao
基础层负责人
Kevin Zhao
主管工程师 · 平台

API、数据与遗留现代化经验。

APIPostgreSQLSymfony / Vue
Simone Carter
保障层负责人
Simone Carter
安全与审计负责人

基础设施、安全审计与厂商审查。

审计Linux厂商审查

你见到的就是动手的人

绝无偷梁换柱。划定范围的资深工程师就是交付者。

独立且厂商中立

我们审计第三方而无利益冲突——包括你已经在用的那些。

控制权归你

文档、凭据与代码都归你。设计上就不锁定。

精选成果

是实证，而不只是说辞。

代表性项目涵盖 AI 原生交付、其下的生产基础与独立保障。

合同审阅助手
第 01 层 · AI 原生

合同审阅助手

带人工复核的、有据可溯的大模型工作流——交付到生产环境时附带其证据。

0.96
事实接地度
遗留平台，现代化改造
第 02 层 · 基础

遗留平台，现代化改造

把遗留的 PHP/JS 重构为干净、面向 AI 的代码库，其后的数据也已整洁。

独立安全审计
第 03 层 · 运行与保障

独立安全审计

在任何新建设开始之前，审计并稳住接手的代码、基础设施与厂商。

证据只有随发布一起流转才有价值，而不是在决策完成后再被重新拼凑。
KeenDigit 交付原则
还没准备好确定建设范围？

评估通往
AI 就绪生产的路径。

如果用例已经明确，但其下的系统仍不清晰，可以从一次有明确范围的就绪度评估开始。建设前先梳理工作流、数据、集成、控制与交付风险。

明确范围AI 就绪度评估 · 访问前定义

AI 生产就绪度评估

我们审阅目标工作流、数据源、集成、现有应用、基础设施与治理需求，然后记录哪些已经就绪、哪些阻碍生产，以及应先做什么。

评估 AI 就绪度 讨论你的 AI 项目
先把范围写下来。 在你确认我们究竟要做什么之前，不触碰任何东西。
不授予即无访问。 最小权限、全程记录、可撤销。
评估结果归你 用清晰优先级规划下一步。
评估涵盖什么
工作流与责任图
AI 在哪里行动、人工在哪里决策，以及运营成果需要什么。
数据与集成就绪度
影响事实接地与交付的数据源、权限、API 与缺口。
控制与复核节点
访问边界、评测闸门、护栏与人工复核需求。
按优先级排列的交付路径
先准备什么、接着能建设什么，以及如何分阶段上线。
生产基础审阅
可能阻碍可靠运营的应用与基础设施约束。
在你发问之前

我们最先被问到的问题。

企业 AI 项目推进前，业务、技术与风险负责人最先提出的问题。

你们能与我们的内部团队和现有厂商合作吗？
可以。我们作为独立且厂商中立的交付伙伴开展工作，以书面方式明确团队之间的责任与接口。目标是一条共同负责的生产路径，而不是增加一条割裂的工作流。
我的数据和访问权限交给你们安全吗？
访问权限由你授予、全程记录、可随时撤销，遵循最小权限——在范围形成书面并达成一致之前，不触碰任何东西。文档、凭据与代码自始至终归你。控制是默认项，而非附加选项。
这里的“独立”究竟意味着什么？
不锁定、不收回扣。我们不转售任何人的平台，因此我们的评估不会把你引向我们能从中获利的产品。当我们审计你使用的厂商时，我们唯一的动机就是如实报告。
我们需要先替换现有系统吗？
不一定。我们会识别哪些系统能够支持目标工作流、缺少哪些连接或控制，以及进入生产前必须改变什么。建设可以围绕你已经依赖的系统分阶段推进。
我怎么知道你们交付的 AI 真的经得起考验？
每条流水线交付时都有据可溯、经过评测、设有护栏、人工复核，由评测阈值为每次发布把关，并附带证据。没有任何东西靠侥幸到达你的用户——而且你能看到控制，而不只是输出。
2026 年发生了什么变化？
KeenDigit 自 2002 年起持续运营。2026 年，我们把企业 AI Native 确立为交付模式的中心，将既有的全栈工程与结构化交接纪律用于有据可溯、经过评测、设有护栏并由人工复核的 AI 系统。
从工作流开始

你的企业 AI 应在生产中
完成什么？

告诉我们目标工作流、涉及的系统，以及业务、技术与风险负责人需要批准什么。我们会用这些信息梳理合适的第一次讨论。

先定义运营成果
说明目标工作流和系统需要支持的决策。
带上现有技术栈
我们会考虑已经存在的数据、API、应用与基础设施。
让审批需求可见
包括组织所需的控制、证据与人工责任。
美国 · 怀俄明州罗林斯 全球 · 远程优先
讨论你的 AI 项目
这里不索取系统访问权限，只需要足够信息来展开一次聚焦的讨论。
我们仅使用这些信息来审阅并回复你的项目咨询。

谢谢——我们已收到你的 AI 项目背景。

交付团队成员会审阅这些信息并直接回复。

正在建设企业 AI？从用例走向受控生产
讨论项目