文献综述与引用
跨库检索、观点归纳与参考文献格式化。
客户真实场景
科研客户每天在忙的事
实验数据分析
统计检验、可视化与可复现脚本一并交付。
论文与基金材料
论文章节、基金申请书等学术产出结构化撰写。
专利与技术分析
专利检索、技术路线对比与空白点分析。
学术会议与海报
会议摘要、海报文案与汇报提纲准备。
实验记录与 SOP
实验日志整理、标准操作流程与实验室文档维护。
解决方案
对准科研痛点的可落地场景
按业务域组织：对接现有系统后，在授权边界内读取数据、调用能力，把高频痛点变成可验收的工作闭环。
查看全部业务场景·3 个分组 · 8 个场景
查看全部业务场景收起
文献与开题
文献综述与引用
跨库检索、观点归纳与参考文献格式化。
实验数据分析
统计检验、可视化与可复现脚本一并交付。
论文与基金材料
论文章节、基金申请书等学术产出结构化撰写。
客户获得的结果
试点跑通后，组织拿到什么
把科研里已经存在的数据、规范与流程，变成能持续复用的生产力——而不是又多一套闲置系统。
更快形成研究框架
跨库检索与观点归纳，开题与综述不再从零开始。
分析可复现
沙箱内跑统计与可视化，脚本与结果一并交付。
材料可直接改
章节、图表与基金段落结构化输出，减少排版返工。
组织资产可复用
科研模板、规范、案例与成功路径沉淀为 Skills，新人上手更快，交付质量更稳定。
数据与合规可控
实验室私有部署，算力与数据留在机构网络内。 实验数据分级访问，导出与共享策略可管控。
过程可审计可复盘
分析步骤、脚本版本与图表来源全程记录。
不替换专业人员，不推倒业务系统——让科研团队把时间花在判断与决策上，而不是搬运与拼表。
系统打通
不换系统，也能把智能化接到生产流程
保留 ERP、CRM、HIS、OA 等既有系统——通过统一 AI 网关接入模型 API、MCP 工具与企业 REST 接口，在授权边界内读数据、调能力，形成一个可审计的智能化入口。
L1–L4 自下而上升级，L5 安全与治理贯穿全栈
智能化升级路径（自下而上）
L4价值产出层
接到现有数据与业务接口
连接已有系统与数据库，Agent 基于真实业务上下文决策与执行，而不是空转聊天。
一个入口覆盖检索、分析、撰写与执行
员工少在多系统间切换；复杂任务自动编排后端能力，交付物可直接进入审批或归档。
把沉睡数据变成可交付资产
报表、文档与接口数据变成可问答、可分析、可复用的成果，并沉淀为 Skills 与团队记忆。
L3智能能力层
沙箱与可交付物
Python/R 分析、绘图与文档生成在同一隔离环境完成。
长任务与子智能体
文献检索、数据清洗、写作分 Agent 并行，长链路一次跑通。
Skills 与记忆
实验流程、期刊模板与课题组规范封装复用。
L2集成接入层
统一模型 API 网关
OpenAI 兼容 /chat/completions 接口，100+ 模型统一路由、负载均衡与 Fallback，切换提供商无需改代码。
MCP 工具网关
注册 ERP、CRM、数据库等 MCP 服务；REST 与 JSON-RPC 直连调用企业工具，权限白名单与调用审计同一套管控。
Virtual Key 与配额
按用户/团队发放虚拟密钥，预算、用量与限流集中追踪；Guardrails 在接入层统一拦截敏感调用。
L1业务系统层
文献与知识库系统
对接机构订阅库与内部知识库，检索、综述与引用一站式完成。
实验数据与仪器平台
读取实验原始数据与元数据，分析脚本与图表在沙箱中可复现交付。
项目与基金管理系统
关联课题、经费与进度信息，基金与论文材料自动对齐业务状态。
L5安全与治理
部署方式
实验室私有部署，算力与数据留在机构网络内。
合规与权限
实验数据分级访问，导出与共享策略可管控。
过程可观测
分析步骤、脚本版本与图表来源全程记录。
落地路径
如何用最小成本验证价值
Fellow 的落地路径是：选一个高频痛点试点 → 形成稳定闭环 → 再扩展到相邻业务，避免大而全改造。
第一步
选一个能算账的痛点
优先选数据基础好、结果可量化（省时/少返工/更快出稿）的单点场景，例如：
- 文献综述与引用
- 实验数据分析
- 伦理审查与 IRB 材料
第二步
跑通闭环，证明能用
接入必要数据后持续使用，把人工整理变成可复用流程，例如：
- 砍掉重复整理与人工核对工时
- 同一质量标准下更快出稿与复盘
- 会议、汇报、迎检可直接用产出
第三步
扩展到相邻业务
单点稳定后再扩展，避免一次性铺开，例如：
- 文献综述与引用 → 专利与技术分析
- 实验数据分析 → 学术会议与海报
- 单点分析 → 管理驾驶舱
试点怎么部署
实验室私有部署，算力与数据留在机构网络内。 实验数据分级访问，导出与共享策略可管控。
选型对比
为什么客户选择 Fellow
采购决策通常只看三件事：数据是否安全可控？能否接上现有系统？能不能在一个真实场景里证明价值？
| 能力维度 | 个人 AI 助手 | 通用智能体平台 | Fellow |
|---|---|---|---|
| 科研行业场景内置 | |||
| 数据留在组织内 / 私有化部署 | |||
| 直连已有业务系统与数据接口 | |||
| 多智能体自动协同完成任务 | |||
| 完成部署与数据接入后即可使用 | |||
| 组织知识与流程可沉淀复用 | |||
| 每一步操作可追溯可审计 |
个人 AI 助手
适合个人写稿提效，但难接企业系统、难满足内网与审计——组织数据往往不能外发。
通用智能体平台
提供搭建工具，行业场景、系统对接与治理通常仍需自建——从试点到可用周期长、成本高。
Fellow
支持私有化部署与系统对接，面向科研的场景化能力已内置，完成部署与数据接入后即可使用。