从销售咨询、房屋管理到创意写作，展示 Cyano 如何把 AI 接入真实业务流程，让模型理解产品、客户、数据、知识和创作上下文。
痛点：传统客服或销售问答无法深入理解产品细节、历史案例和真实客户需求，线下销售也难以快速查询并准确介绍产品。
方案：构建深度结合产品资料、过往客户案例和真实业务数据的咨询机器人，根据客户问题收束话题方向，持续输出专业、精确的答案，并辅助线下销售查询、理解和介绍产品。
痛点：历史标书分散，撰写技术方案耗时，且易遗漏参数。
方案：构建专用知识库，RAG 引擎自动提取相似条款，Agent 自动填充参数。
痛点：房屋管理和出租过程中，沟通记录、费用往来和投资表现分散在不同渠道，屋主很难持续形成清晰账单与决策依据。
方案：基于手机端房屋联络平台，AI 理解复杂沟通、费用逻辑和用户对话流程，自动提取租赁、维修、管理等财务流动，生成账单明细和物业表现记录，帮助屋主精细化评估投资表现。
痛点：内部工单积压，员工重复回答相同问题，知识库更新滞后。
方案：接入内网 Wiki，7x24 小时自动处理常见咨询，无法回答时转接人工。
痛点：业务人员不懂 SQL，查询复杂库存或销量数据需依赖 IT 部门导数。
方案：Text-to-SQL 智能体，允许业务人员用自然语言直接与数据库交互。
痛点：传统大模型对话很难精确控制记忆，长篇小说或剧本创作中容易混淆人物设定、剧情分支、背景信息和当前上下文。
方案：构建可控记忆层，帮助作者管理剧情分支、隔离当前对话记忆、压缩背景信息，并让不同内容片段按需热插拔进入模型上下文；同时兼容常见大模型，也可部署专门训练用于写作的私有模型。