Available for new projects · 2026 H2

解决企业 AI Agent 场景落地和工程化难题

一家小型技术工作室,专注 AI Agent 工程化落地。从规则引擎、多 Agent 协同、跨进程状态,到凭证治理、真实数据接入和多租户隔离 — 帮你把 demo 推到生产。

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TravelMind MCP Contract Compliance Agent Feishu Multi-Tenant Bot Insight-Bot FAQ-Bot OCR Pipeline AI 差旅助手合同红线检测发票原件追溯审计链路闭环 TravelMind MCP Contract Compliance Agent Feishu Multi-Tenant Bot Insight-Bot FAQ-Bot OCR Pipeline AI 差旅助手合同红线检测发票原件追溯审计链路闭环

Agent 产品

TravelMind：多 Agent 协同 + 多数据源容错

7 个独立 Agent 协同一笔差旅。12306 / 高德 / 飞书等 11 个外部数据源任意一个挂掉,系统能优雅 fallback。真发票 PDF + SHA-256 存证,10 年合规可追溯。

v0.9 · MCP · 多租户鉴权中台 →

Contract Compliance Agent：纯函数规则引擎

370 行纯函数规则引擎,LLM 只负责抽取,合规判定全部走代码。5 行业 50+ 模板,集团‑子公司‑项目三级继承,红线规则下级永远改不了。

v0.2 · Policy as Code · 红线不可降级 →

PAC 引擎：把 LLM 决策拉到代码层

Policy as Code。HTTP API + Webhook + 批检 + 4 语言 SDK + MCP server + 4 行业模板,268KB 开源。LLM 提议、规则否决,审计日志 100 条/租户。

v1.0 · 4 SDK · MCP stdio · Docker →

Insight Bot：规则引擎替代 LLM 分类

客户分级本来想用 LLM,试了发现成本高、结果不稳定。改成规则引擎 + 5 分钟 cron 全量重算,准确度更高、可解释、可复盘。

v0.3 · 规则优先 · LLM 仅 fallback →

我们的 Agent 工程化经验

prompt + 规则引擎托底,解决中小企业碎片化工程落地问题

几个反复验证的判断:

LLM 不可控的部分用纯函数规则引擎兑底
多 Agent 协同靠显式 ctx + 状态机,非 prompt 拼接
凭证 / 限流 / 配额 / 过期后端自动管理
跨 PM2 进程用纯文件契约
每个落地项目沉淀可复用 SDK + 行业模板

// 工程沉淀 (截至 2026 H2)

9

开源 commits

4

语言 SDK

12

生产事故复盘

268KB

MIT 协议引擎

数字来自 git log / 复盘文档 / 开源仓库仓库统计。不是 BP 路演的 demo。

Agent 工程能力层级

从底层往上,每一层都是能独立交付 / 开源 / 复用的资产。不是产品 roadmap,是能力沉淀顺序。

L1 · 数据接入

异构数据源接入与容错

12306 / 高德 / 飞书 / 钉钉等真实数据源;任一个挂掉自动 fallback,统一抽象层,业务不感知。

L2 · 规则引擎

纯函数规则引擎 + 行业模板

PAC (Policy as Code)—— LLM 提议,代码否决。370 行 · 4 SDK · MCP server · 4 行业模板 · MIT 开源。

L3 · Agent 协同

显式 ctx + 状态机 · 多 Agent 协同

CustomerService Agent · Insight Bot · FAQ Bot—— 不是 ad-hoc prompt,是有明确状态转移与上下文字段。

L4 · 业务交付

多租户 SaaS · 凭证 · 审计

TravelMind · Contract Agent—— 多租户鉴权、OAuth、API Key、Webhook、审计日志、跨进程状态共享。

关于 wilds.studio

W

Wilds

独立工程师 / 产品人
杭州 · 杭州百社通网络科技有限公司

→ 多年企业级 SaaS 研发经验

→ 专注 AI Agent 与业务系统落地

→ 全栈：Node.js / Python / 飞书 / 钉钉

wilds.studio 是独立运营的小型技术工作室,工程师即产品负责人。

成立四年来踩过超过 140 个具体的工程问题 (真实业务上线过程中的)", 每一个 fix 都写进了复盘文档。这些坑多是同类问题:跨进程状态、凭证过期、多 Agent 决策不一致、Webhook 重试、规则与 LLM 职责边界 ...

交付原则

能不能手工复现，LLM 抽取 + 规则判断是独立可重跑的
出错能不能查，每一次 Agent 决策都记日志、有 trace ID
升级能不能活，所有 API + 数据导出开放，不做锁定
资产能不能复用，SDK + 引擎 + 模板在下次接客户时不该重写