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过去 4 年里与 Wavect 一起建立了多家风投支持的初创公司。 世界一流的团队。他们在探索阶段是出色的思想伙伴，在开发阶段是可靠且可预测的工程师，整体上也是非常棒的合作伙伴。强烈推荐与这个团队合作你的下一个项目。
直接回答
Wavect 为奥地利及国际市场构建面向客户的 AI 产品、AI Agent、RAG 系统和可投入生产的 LLM 应用。
适合
- 需要与真实用户和真实系统协作的定制 AI 产品或功能。
- 希望由同一团队负责架构、实现、评测、护栏和运维。
不适合
- 只有通用 AI 策略、没有实施计划的项目。
- 只做内部采用工作坊、不构建客户产品的需求。
为什么大多数 AI 项目从没上线
40% 的 agentic AI 项目将在 2027 年底前被砍掉 (Gartner, 2025)
项目往往败在成本、架构和评测，而不是模型质量。模型只是容易的部分。我们从第一天就处理其余 80%：那些不起眼、却决定 Agent 能否服务真实用户的基础工作。
- ✓先锚定，再生成。 检索增强生成从你的数据源里取事实，让模型用你的数据来回答，而不是凭空想象。
- ✓要评测套件，不要凭感觉。 每次部署都对照预期行为打分，让你比客户更早发现模型错误。
- ✓护栏与可观测性。 结构化输出、校验、追踪，以及按调用计的成本跟踪。你能看到 Agent 做了什么、花了多少钱。
- ✓预先定好成本预算。 token 和路由决策在动手之前就建模好，所以 API 账单是一个明细项，而不是第二个月的意外。
我们做什么
AI Agent 与工作流自动化
我们打造能真正执行任务的 AI Agent：调用工具和 API（function calling、MCP）、执行多步骤计划、读写你的系统，并让工作流无人值守运行。例如发票分拣、内部研究、内容运营和自动化 QA。
Agentic SaaS 与 LLM 应用开发
从原型到生产：LLM 驱动的功能和完整的 agentic SaaS，内建鉴权、计费、评测、护栏和可观测性。我们交付完整产品，不让项目停在概念验证。
AI 集成与模型策略
我们把前沿模型和开源模型（ChatGPT、Claude、开放权重）嵌入你现有的应用：提示工程、RAG 管道、成本测算合理时做微调，以及成本可控的第三方 AI API。
AI 评估，诚实直说
不确定 AI 是否适合？我们会评估场景，告诉你它在哪里创造价值，哪里一条 SQL 查询就够了。多数 Agent 项目败在架构、评测和成本，而不是模型质量。我们重点解决的正是这些问题。
从使用场景到生产
模型只是容易的部分。这套流程让每个项目走向真实用户，而不是停在演示阶段。
01
探查
检验使用场景：AI 在哪里值得用，哪里一条 SQL 查询或规则引擎更合适。我们在你花钱之前说清楚。
02
架构
选模型、RAG 还是微调、路由、数据流，以及成本预算，全在写第一行代码之前定下来。
03
锚定
在你自己的数据源上做检索，让答案扎根于你的数据，需要的地方附上引用。
04
评测
一套评测体系，在每次部署时对照预期行为检查真实响应。没有评测，就不上线。
05
护栏与可观测性
结构化输出、校验、兜底、追踪和成本告警，让失败被拦住，而不是被用户发现。
06
上线与交接
鉴权、计费、限流、审计日志、运行手册。生产基建外加干净地交接给你的团队。
我们构建所用的生产技术栈
枯燥、经过验证、在技术栈变动时能干净拔掉的工具。我们为接下来两年选型，不是为下一篇新闻稿。
LangGraphLangChainLlamaIndexVercel AI SDKRAGMCP结构化输出BraintrustLangfuseLangSmithHeliconevLLMOllama语义路由开放权重模型
// 05要花多少钱
参考区间。我们在一次短探查之后才报一个固定数字，不会在那之前给。
Prompt 工程整合 €5-15k
在现有应用之上加一个 AI 功能：提示、结构化输出、干净的 UI。
带评测的 RAG 系统 €15-40k
在你自己的文档上做检索，带评测、真实界面和护栏。
多步 Agent €40-100k+
为无人值守运行的工作配上工具、记忆和护栏。
运行时 API 开销另算，并会写进报价单里做预算，所以第二个月不会被模型提供商的六位数账单吓到。
// 06
我们在 AI 工作中遵循哪些原则？
- ✓不废话。 我们不会只为了写进新闻稿就往你的项目里塞 AI。
- ✓实用解决方案。 我们做的每一个集成都有明确、可量化的业务目的。
- ✓诚实建议。 如果 AI 不适合你的情况，我们会直说，并建议更合适的方案。
- ✓成本意识。 AI API 不是免费的。我们设计高效的方案，不会悄悄烧掉你的预算。
什么时候诚实的答案是「别做」？
经常。我们宁可砍掉一个使用场景，也不愿交付一个在生产环境里会崩的 Agent。
与专家交谈
// 实证
用案例说话，而不是承诺
2周
到可销售的MVP
把 vibe-coded 原型推到企业试点就绪，没有走捷径。
Python / Flask
LLMs
Terraform
6周
从零到生产
AI 原生评估平台，在压缩的市场压力下 6 周内从零到生产。
NestJS
NextJS
LangChain
GPU 单体
→ 微服务
把 GPU 重负载的单体拆成编排化的服务，把自托管 ML 库换成可扩展的替代方案，延迟和成本双降，部署也变成例行公事。
Python / Django
OpenAI API
Neo4j
这些是精选项目，并非我们的全部作品。自 2018 年以来我们已交付 75+ 款产品。
客户怎么说
LinkedIn
认识 Kevin 是一件非常令人兴奋的事！他对自己关注的话题充满热情，是一个愿意走多一步的人。他的思考方式以及他对工作的热忱令人印象深刻。他具备整体视角，不只局限于技术话题。他最大的优势在于：他了解客户的需求，并能在无需多问的情况下理解它们。
他持续掌握最新知识的意愿也体现在日常工作中。鉴于 web3 领域高度动态，这是一种必要，而 Kevin 处理得游刃有余。
Trustpilot
准时交付所有工作，即使时间紧迫。 专业标准与协作工作关系的完美平衡。
独立平台评分：5.0/5（Google） 查看评价
常见问题
关于生产环境 AI Agent 的诚实回答
通过一条消息即可结束任何一周。无通知期、无离场访谈、无附加条款。我们按周开票，你最多承诺当前一周。
合同里就是这么写的：告诉我们，我们会退还那一周的费用。无需问询、无需争议账单、无需升级电话。唯一规则：退款适用于最近一周。
因为工时是错误的衡量标准。如果我们以计费工时为优化目标，就不是在为你的成果优化。我们的协议更简单：每一周，我们都赢得下一周。如果做不到，你不付款。我们可以投入零小时或六十小时。重要的是你是否被惊艳。
我们和操盘手合作，不和买彩票的人合作。如果某个要求需要打破物理定律、法律或第三方系统，我们会明说，谈不拢就走人。这个保证是双向的：你可以任何一周解雇我们，我们也可以解雇自己。
是，而且是诚实的那种。我们是奥地利一支资深产品团队，端到端打造 AI Agent
和 AI 产品。和那些交付一个功能就走人的纯 AI 公司不同，我们接手整个构建：架构、评测、计费、可观测性。我们已经为 企业 AI 和 SaaS 客户
交付过这些。而且我们会告诉你什么时候 AI 是错的工具，哪怕这会让项目缩水。
Agentic SaaS 是一种产品，核心工作由 AI Agent
完成，它跨工具做规划和执行，而不是在仪表盘上拧一个聊天机器人。能做：Agent 循环、工具集成，以及决定它能否经得起真实用户的那些不起眼的生产基建（鉴权、计费、评测、护栏、可观测性）。
能。AI 工作流自动化是我们最常做的 Agent 构建：分拣、内部研究、运营流水线，以及按计划无人值守运行的任务。我们把每个工作流锚定在 检索
和评测上，让你能衡量模型什么时候出错，而不是等客户来告诉你。我们也会告诉你哪些步骤更适合留给规则引擎。
我们在奥地利蒂罗尔，以远程优先的方式与 DACH 地区及国际客户合作。时区重叠很大，我们在你的代码仓库和你的云上（AWS、GCP、Azure 或自托管）交付，所以我们在哪里通常不影响构建。
两者都做，看情况。90% 的业务场景中，提示工程做得好的前沿模型（OpenAI、Anthropic、Llama 等开放权重）以更低成本胜过自训微调。我们只在任务非常具体、数据是专有的、成本测算合理时才做微调。我们会诚实告诉你属于哪种情况。
三层防护：用 JSON Schema 校验结构化输出、用检索增强生成把模型锚定到你自己的数据源、在每次部署时用评测套件对真实响应打分。没有可衡量错误率的方法，我们不会上线 AI 功能。
你的数据存放在你指定的位置。我们为你构建的产品运行在你自己的 AI 提供商许可证下，所以隐私条款就是你签的那一份。如果你和 OpenAI、Anthropic、Azure 等签了企业合同，你的数据在合同上就被排除在训练之外。如果你用的是默认套餐，把生产数据接进去之前请先看清楚提供商条款。对敏感场景，我们在你自己的云上（AWS Bedrock、GCP Vertex 或自托管）部署开放权重模型，问题就不存在了。我们绝不会用你的数据为其他人训练任何东西。
原型：一周。带评测、护栏和可观测性的生产就绪版本：4-8 周。慢的不是 AI，是周边一切：鉴权、计费、限流、内容审核、审计日志。我们交付过足够多的项目，知道时间到底花在哪里。
看做什么。RAG 和 Agent：LangChain、LangGraph、LlamaIndex，前端配 Vercel AI SDK。自托管推理：vLLM、Ollama、llama.cpp、Hugging Face Transformers。评测：Braintrust、Phoenix、OpenAI evals。可观测性：LangSmith、Helicone、Langfuse。我们选枯燥、经过验证的工具，不追风口，AI 栈每六周就变一次，所以我们只选可以干净拔掉的东西。
在现有应用上做 prompt 工程整合：5,000-15,000 欧元。给你自己文档做的 RAG 系统，带评测和真实 UI：15,000-40,000 欧元。带工具、记忆和护栏的多步 Agent：40,000-100,000 欧元起。运行时 API 成本另算，看模型和 token 量。我们会把 API 预算直接写进报价单，省得你第二个月被 OpenAI 的账单吓到。
只要做得对就不会。我们把业务逻辑和模型隔开，放在一个路由层后面，所以把 GPT 换成 Claude、Gemini 或 Llama 这样的开放权重模型，是改配置，不是重写。我们在你的代码仓库和你的云上交付，对敏感或对成本敏感的负载，我们运行由你自己托管的开放权重模型。代码和基础设施都归你。锁定风险是真实存在的，我们从第一天就按防住它来设计架构。
一个 SQL 查询、一个规则引擎或一个表单就能搞定的时候。需要 200ms 以下延迟的时候。需要 100% 确定性输出的时候（法律合同、财务记账、医疗剂量）。没有反馈回路来发现模型出错的时候。如果场景不值得，我们会直接说「别做」，哪怕这意味着项目缩水。
那是另一项服务：团队 AI 落地
。这个页面讲的是为你的客户构建 AI 产品。如果你的目标是给自己团队减负（自动化内部流程、做工作坊、在你自己的基础设施上搭建工具），请从那里开始。
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