全球客户看不懂你的能力
产品、研发、工厂与认证资料很多,但官网没有形成海外买家的判断路径,搜索与 AI 也难以准确理解。
AI GLOBALIZATION · AGENT OPERATIONS
滴恩沃帮助工业制造与科技企业梳理知识、连接数据、部署可管理的 AI Agent,并建设面向全球客户的多语言网站与数字系统。
Where work gets stuck / 01
产品、研发、工厂与认证资料很多,但官网没有形成海外买家的判断路径,搜索与 AI 也难以准确理解。
售前问答、邮件询盘、销售研究、数据录入和跨系统搬运持续消耗最有经验的人。
没有岗位、可信知识、权限、审批、测试和日志,模型只能停留在演示或个人工具阶段。
How we work / 02
不是简单接入一个模型。每个 Agent 都要有岗位、知识、工具、权限、考核和异常处理,才能放心进入真实业务。
梳理业务场景,明确角色边界、输入输出和验收标准,像写 JD 一样定义 Agent 的岗位。OUTPUT / 岗位说明 · 流程地图 · 验收指标
注入企业知识与 SOP,配置工具和权限,通过真实样本与模拟场景反复训练。OUTPUT / 知识库 · Prompt · 工具链 · 测试集
监控质量、成本与异常,设置人工兜底,利用反馈持续更新知识和工作方式。OUTPUT / 监控看板 · 异常机制 · 迭代记录
Three starting roles / 03
把产品 PDF、技术资料、案例和 SOP 变成有来源、可追溯、多语言的企业知识助手。
适合:售前问答 · 内部知识 · 经销商支持 查看试点范围 ↗ 02 / INQUIRY读取海外询盘和业务邮件,完成分类、翻译、字段提取、回复建议与下一步分派。
适合:海外销售 · 客服邮箱 · 订单协同 查看试点范围 ↗ 03 / SALES研究目标企业、生成账户简报、建议触达角度,并持续提醒合格线索的下一步。
适合:B2B 开发 · ABM · 销售跟进 查看试点范围 ↗交付方法 · FDE
滴恩沃的产品与工程人员直接进入客户问题,与业务和技术团队共同定义范围、连接真实数据、开发最小闭环,并持续推进到稳定运行。
进入真实流程、角色、系统和约束,先看清问题再谈方案。
流程 · 用户 · 约束界定数据、集成、权限、风险、验收与最小有用范围。
范围 · 风险 · 验收用真实或脱敏数据做出可运行的最小闭环,并保留人工兜底。
可运行闭环 · 人工兜底完成集成、测试、发布与文档,明确责任与异常处理。
发布 · 责任 · 异常观察使用、失败、成本与结果,持续改进工作方式。
使用 · 反馈 · 改进Selected work / 03
以下画面来自本机已交付或持续迭代的真实项目。涉及业务与客户隐私的字段已做处理。

为复杂工业产品重建英文信息架构,统一产品、研发、工厂与资源内容,让海外访客能快速判断能力并完成联系。

自动读取高频业务邮件,识别询价、订单与异常类型,提取结构化字段,并把需要人工判断的事项送入可追踪工作流。

围绕会员、积分、预约与服务记录设计完整用户旅程,把线下消费和线上触达连接起来,同时保留品牌自己的视觉气质。

将视频任务、平台来源、状态、互动数据和分析结果集中在一个工作台,帮助团队从零散处理走向批量、可追踪的内容运营。
Proposals · Articles · Films / 03+
从 GEO/SEO 提案、策略月报到行业文章与竖屏广告——这些是真实交付物。企业长片体量过大,这里只保留静帧示意,不上架完整视频。
VIDEO / 15S VERTICAL
15 秒产品短片,适合电商与社媒投放。另有一版更短的产品镜头可在档案中打开。
Why DEW / 05
About dienwo / 04
我们是一家位于上海的数字产品与 AI 技术公司。名字里的 DEW,代表 Make Deep, Empower Wide:把问题做深,让能力在更广的场景中发挥作用。
Since 2016
自 2016 年起,我们持续深耕自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)、语音合成(TTS)与智能语音技术,为银行、保险及金融机构交付本地化与 SaaS 形态的 AI 客服 与呼叫中心方案,并参与大型企业互联网运营的策划与落地。
从需求洞察、产品交付到持续服务,形成完整交付闭环。
Founder
创始人 陈中俊 Josh 具备数学专业背景与海外留学经历,长期参与软件研发、项目交付、产品定义与客户拓展,对企业数字化与 AI 落地拥有完整实践经验。
他主张以 AI 帮助企业与团队提升效率、降低运营成本,使组织把资源投入更有价值的业务决策与创造。
常见问题
第一阶段重点服务工业制造、设备、科技与出海企业,尤其适合知识复杂、海外业务明确、重复流程较多的团队。
取决于当前最大瓶颈。适配沟通会先判断客户获取、知识、询盘、销售或内部流程中哪一处最值得先做。
试点可以用真实样本验证质量、效率、权限和团队使用方式,避免一开始投入过大。
技术基础可以快速完成,但收录、排名和 AI 引用需要持续内容、外部信号、网站可访问性和时间。
Start a project / 05