Growth Lab
● 企业 AI 增长与效率升级服务平台

给企业招一批
7×24 小时不下班的
AI 数字员工

不是通用工具,是有岗位、懂业务、会自己干完一整摊活的 AI 数字员工。帮你省钱、省人、提效——每一分投入都算得清。

不是蓝图,是已跑通的现实。支持试用期体验,跑通效果再长期合作。已在全国连锁企业「魔方小镇城市书房」完成生产环境部署,每天自动运转、逐日闭环。

查看方案与报价
生产系统 · 每日闭环运行中
  • 23:55 · 各部门数字员工自动生成当日总结
    归档 + 同步部门群,一天不漏
  • 23:57 · 总控智能体逐字复盘每份总结
    写入永久记忆,经验持续累积
  • 23:59 · 总控向管理层汇报
    归档情况 + 各部门今日核心动态
管理层每天睡前掌握全公司动态,系统每天都在变聪明。
真实背书 · 已在生产运行

Growth Lab 打造的这套企业级数字员工架构,已落地「魔方小镇城市书房」全国连锁体系——财务、运营、图书、市场等多部门数字员工协同办公,多门店统一调度,已持续稳定生产运行。

✅ 生产环境部署 ✅ 多部门协同 ✅ 连锁多门店 ✅ 每日自动闭环
产品

AI 数字员工,到底能替你干什么?

传统 AI 工具像临时工实习生——你说一句它动一下,离不了人盯。Growth Lab 的数字员工像正式老员工——有岗位、懂你公司、能自己干完一整摊活,还会查漏补缺,多角色协同。

🧩 AI 智能体能为企业做什么 · 按职能拆开看

💰 财务

每日对账、流水核验
票据单据整理归档
财务日报自动生成、异常标注
报表汇总——管理层只看结论

📊 运营

经营数据自动拉取汇总
日报周报自动成稿
异常自动预警上屏
工单智能分派与跟进催办

📣 市场

活动执行清单化跟进
会员回访与沉睡唤醒
内容初稿、素材整理
销售线索清洗分级

🎧 客服

7×24 在线答疑(独立知识库)
常见问题即时准确回复
客诉记录归档、超时升级提醒
对外与内部办公物理隔离
告别客服机器人的"AI味",像真人一样专业服务

👥 人事

招聘全流程自主办事:整理应聘信息与简历、与候选人自然对话、带文件回办公平台交付人事
按岗位画像辅助筛选
入职带教、流程陪跑

🏪 一线业务单元

门店/业务单元数据实时监控
物料库存预警、补货提醒
排班与巡检任务提醒
本地实时闭环、总部远程汇总

一句话:凡是「高频、有规则、要留痕」的活,都可以交给数字员工——从拉数出报表到对外答疑,7×24 干完还不忘。

🏗️ 三方分工 = 你的数字组织

🔧
交付团队 · 搭底座

进场搭建你公司的智能体运行底座,让数字员工有"家"可住、有"系统"可用

📋
业务负责人 · 定规矩

各部门负责人把业务规则书面化配置给数字员工,对结果负最终责任

🤖
数字员工 · 干活

7×24干活、永不遗忘、无限增量、边际成本趋零,是真正的"超级员工"

简单说:我们搭房子,你定规矩,数字员工干活。

✕普通 AI 工具

  • ✕ 员工拿来玩玩,业务没产出
  • ✕ 工具一大把,部门零散使用
  • ✕ 不会用、没针对自己公司
  • ✕ 账算不清,怕交智商税
VS

✓Growth Lab 数字员工

  • ✓ 有岗位、懂业务,真刀真枪干活
  • ✓ 各司其职,多角色协同办公
  • ✓ 针对你行业定制,对接现有系统
  • ✓ 花多少、省多少、多久回本,算得清
核心优势

为什么说它是"会办事"的员工

这些不是宣传话术,是已经在生产系统中每天验证的能力。

🧠

超强长期记忆 · 永不遗忘

人走

每天的工作与决策持续累积进长期记忆。同事离职业务不断——经验沉淀为组织资产,新人对接数字员工即可快速入岗,还能当"带教老师"陪跑。

🤝

A2A 协作 · 多智能体协同

总控统一指挥,向任意部门派发任务,自动流转、留痕可追溯;同部门数字员工经授权互相审查、对抗验证,像资深团队互审互校,把单一数字员工的误差降到最低;A2A协议让跨设备数字员工无缝协作。

🛡️

物理隔离 · 安全第一

对外客服与内部办公数字员工物理隔离,内部信息永不外泄;独立专属知识库,一个Bot只服务一个部门群,各管各的、永不交叉。

🛠️

单点自愈 · 5分钟拉起

任意一个数字员工故障不影响其他——各管一摊、互不拖累。主控几分钟内即可拉起恢复,记忆无损、业务不断线。

🔗

跨设备互联 · 已投入生产

本机与异地电脑上的数字员工已跨设备互联并每日运行:跨地域查数、对账、互审互校,全程留痕。从一台主机到一间办公室,再到多地业务单元——数字员工网络随业务规模一起成长。边缘实时 + 中心批处理:高峰期分钟级响应,不依赖云端往返。

🏭

跨行业适配 · 一套架构百业可用

可按零售、餐饮、教育、制造、服务等不同行业灵活改造,行业专属知识库 + 按规模部署——一套架构,适配各类行业场景。

核心架构

A2A 架构:一套整体,不是"几个助手堆一起"

总控统一指挥 + 部门各司其职 + 对外物理隔离 + 门店终端管控,四层一体协同工作。

🧭 总控数字员工 · 中央大脑
统一调度 / 学习 / 沉淀 / 汇报 —— 全局可控
总控是整个组织的"数字CEO",每天23:57复盘所有部门总结,写入永久记忆,23:59向管理层汇报

🏢 内部办公数字员工

财务部 · 运营部
图书部 · 市场部
每天自动拉数 / 出日报 / 标异常 / 发部门群
各部门独立运行,知识严格垂直,一个Bot只服务一个部门群

🌐 对外数字员工

招聘数字员工
客服数字员工
对外服务 · 独立知识库 · 物理隔离不泄密
与内部办公完全物理隔离,内部信息永不外泄,独立知识库

🏪 门店数字员工(终端节点)

数据监控 · 物料监控
门店运营节点
终端场景 · 门店数据与物料实时管控
每家门店的终端节点,实时采集数据、监控物料,通过A2A协议上报总控

⬇️ 一线执行层

👤 店长数字助手接收上级派发的任务,管理门店日常运营
📊 数据采集员每日自动采集销售、库存、客流等数据
📝 执行反馈员执行完成后自动回流数据,形成闭环

🔒 核心设计 · 物理隔离 + A2A协议:一个企微 Bot 只服务一个部门群,各管各的;每个部门数字员工的知识严格垂直,绝不混入其他部门;单个进程故障不影响其他部门。A2A协议让跨设备、跨地域的智能体无缝协作。

每日闭环

每日闭环 · 数据一天不丢

白天干活,夜里沉淀——每天三个时间点自动收口,一天不漏。

23:55
各部门数字员工生成当天详细工作总结 → 归档 + 发部门群
23:57
总控数字员工检查归档、逐字阅读每一份总结、存入永久记忆
23:59
总控向管理层汇报:归档情况 + 各部门今日核心动态

这套闭环跑下来,管理层每天睡前都能掌握全公司各部门的动态。而总控数字员工,每天都在变聪明。

数据飞轮

数据飞轮 · 数字员工越用越顺手

数据每天都在转,知识每天都在长——数字员工不是装完就定型,而是与企业一起持续进化、越用越懂业务。

⚙️

数据飞轮 · 自动运转

经营数据每日自动汇聚、对账与复盘——白天干活,夜里沉淀。数据每转一圈,数字员工对企业业务的理解就更深一层;多部门协同跑数、异常自动预警,管理层只看结论、不用翻表。

🏛️

企业专属知识库 · 自家档案自家用

制度、经验、文档统一沉淀入库,私有本地存储,不上云、不外泄。数字员工答问先查自家知识,有据可依、不靠模型凭空发挥——海量档案也能精准命中,回答既快又靠谱;价格、规则、政策等关键数据杜绝模型幻觉,回答既准又专业。

📊

老板工作台 · 一屏看清全局

数字员工集群运行状态可视化:各部门动态、任务进度一目了然。异常与预警自动上屏,问题在影响业务前就被看见;随时打开即看,全公司智能办公的运转尽在掌握。

🧠

持久记忆库 · 沉淀反哺

每一天的业务数据、工作决策与复盘,都沉淀进持久记忆库长期留存——数字员工对这家企业越用越懂、越懂越准。人走,业务不断;新人入职,直接对接数字员工就能接手业务、获得带教。

ROI 计算器

算一算,数字员工能帮你省多少

输入你的门店数据,实时计算年节省成本、释放人力和每日产出。

70%
¥0
预估年节省人力成本
0
释放人力(人)
0h
每日等效产出

* 以上为估算值,实际数字需按业务复杂度和行业特性调整,我们会在免费诊断中帮你精确测算。

竞品对比

Growth Lab vs 传统 SaaS

不只是工具升级,是组织范式的跃迁。

对比维度传统 SaaS 工具Growth Lab 数字员工
📦 数据归属数据存平台,受限于平台规则数据 100% 私有,本地/自选云端部署
🧠 智能程度规则引擎,需人工操作AI 自主决策,7×24 自动运转
🔧 定制深度通用模板,千人一面按你的行业和业务深度定制
🏛️ 组织适配你要适应工具的逻辑数字员工适应你的组织架构
📚 知识沉淀数据孤岛,离职即失永久记忆,人走业务不断
📈 规模成本人越多费用越高数字员工无限增量,边际成本趋零
🔄 迭代方式等平台更新,被动等待按需迭代,月度服务制持续升级
方案与报价

先花小钱试一个,值不值你说了算

两种方案,按需选择。支持试用期体验——先跑通效果,再长期合作,最大程度降低你的决策风险和试错成本。月度服务制为整体主推,标杆案例(魔方小镇188家门店)同款模式。

单机个人版
¥5,000 /台
单机本地部署,一人使用
  • ✓ 单机本地部署
  • ✓ 适合个人 / 独立小团队
  • ✓ 入门体验 AI 数字员工
⭐ 最受欢迎 · 月度服务制
月度服务制
¥15,000 /月起
含远程维护看护 + 持续升级 + 按需迭代
  • ✓ 多部门数字员工协同
  • ✓ 对接飞书 / 企微 / 钉钉
  • ✓ 远程维护看护 · 持续升级
  • ✓ 云端/本地安全部署
  • ✓ 按月付费,随时能停
  • ✓ 支持试用期体验,跑通再合作
  • ✓ 标杆案例(魔方小镇)同款模式

Token 属运行消耗,不计入产品费用;上门维护差旅费单独核算。月度服务制按月付费,无长期绑定。

部署与投入

设备投入 · 按业务规模灵活定制

轻投入、高回报:设备投入随业务规模弹性伸缩,小团队轻量起步、中大型团队私有化重算力——开箱即用、无需专门机房,先跑通业务再平滑扩容。

🚀

小团队 · 轻量起步

单机工作站即可承载整套数字员工集群;云端大模型按量调度,每月调度费用约千元起;软件部署开箱即用;先跑通业务验证,再按需平滑扩容。

🏢

中大型团队 · 私有化重算力

本地私有化部署能力超强的大模型,大幅节省 token 消耗;按业务规模弹性扩展,一次性交付、长期可用;核心数据全程本地,安全合规与成本双优。

💡 本地推理 + 云端增量双通道:日常高频任务走本地模型几乎不耗 token,复杂推理才按需调用云端——长期运行成本远低于纯云端方案,能力上限却保持一致。端云协同:核心数据本地加密,云端只做模型迭代。

* 设备与模型调度费用为参考量级,具体投入以实际方案为准。软件服务方案见「方案与报价」。

长期服务承诺

不是装完就走,而是长期战线

市面上很多方案是"给你安装完、教你点两下就结束"。我们完全不同:交付部署只是长期合作的起点,我们提供的是持续性的长期服务。

🛠️

长期负责维护

系统上线后持续维护,第一时间响应异常与故障;运行状态主动巡检,问题在影响业务前被发现处理;数据安全与稳定性全程守护,不让系统带病运行。

🔄

系统持续升级

框架、模型、依赖持续跟进升级,不落后于技术演进;性能持续优化,随业务量增长自动扩展能力;版本平滑演进,升级不停机、不影响日常办公。

📈

按企业需求双升级

不只是"修 bug",更主动跟随企业业务变化迭代功能;新部门要接入、新场景要覆盖——按企业合理需求持续扩展,业务发展与系统升级形成正向循环。

一句话:装完只是开始。长期负责维护、持续双升级——我们把数字员工系统当长期资产帮你经营,而不是一次性买卖——是战略伙伴,不是按人天结账的供应商。这正是「月度服务制」的由来。

为什么选我们

很多企业的 AI 最后都黄了,为什么?

我们不是给你装完就走,而是长期负责到底。

✕

买通用工具,没针对自己公司

我们:按你的行业和业务定制专属数字员工,而不是给一套通用工具。交付工程师现场搭建,业务负责人配置业务规则,确保数字员工真正"懂你公司"。

✕

装完没人管、员工不会用

我们:月度服务制——部署只是开始,持续维护、按需升级、远程看护,每月¥15,000起,按复杂程度定价。员工有"带教",系统有保障。

✕

事前没算账,不知道哪些岗位值得

我们:动手前先给你做免费诊断,支持试用期体验——先跑通效果再长期合作。用ROI计算器算清哪摊活最值得交给数字员工,最大程度降低决策风险。

老板最关心

你想问的,一次性讲清楚

😰 会不会变成"裁员工具"?员工会不会抵触?

不会。我们的定位是"超级助手"而不是"替代者"。数字员工接管的是重复、低价值的事务性工作(拉数据、出日报、对账、回访提醒等),让真人员工腾出手来做更有价值的事——谈客户、做决策、搞创新。实际案例中,员工反馈是"终于不用加班做报表了"。不裁员,是让每个人产出更高。

🛡️ 我的数据安全吗?会不会泄露?

安全是我们的第一优先级:① 支持本地部署,数据不出内网;② 部门数据物理隔离,一个Bot只服务一个部门群,永不交叉;③ 对外客服与内部办公数字员工完全隔离;④ 已在生产系统持续验证6+个月,单点故障5分钟内拉起恢复、记忆无损。你的数据只属于你。

📋 我们公司的规则能标准化吗?AI能学会吗?

能。关键在于"把规则写下来"——各部门负责人把业务规则书面化,配置给数字员工。交付工程师会帮你梳理流程、搭建知识库。数字员工有超强长期记忆,学一次就会,而且每天都在通过闭环反馈变得更聪明。规则不是死的,可以随时按需调整。

⚠️ AI 出错了怎么办?谁负责?

三重保障:① 同部门数字员工互相审查、对抗验证,把出错率压到最低;② 业务负责人对结果负最终责任,关键决策需人工确认;③ 每日闭环机制让问题在24小时内被发现和修正。出错不可怕,可怕的是出错没人知道——我们的系统让每个环节都可追溯、可修正。

💰 投入多久能回本?

以月度服务制(¥15,000/月起)为例,数字员工顶掉的是重复劳动岗位的部分人力。按24门店、每店3人、月薪8000、70%替代算,年节省约48万人力成本,月投入15,000,约2个月回本。具体数字要按你业务量实测,动手前我们会先帮你用ROI计算器算清这笔账,绝不让你拍脑袋。

🔗 跟现有ERP/CRM/飞书有什么区别?不冲突吗?

不冲突,而是"加一层智能"。ERP/CRM是数据系统,飞书/企微是沟通工具——它们管"存"和"传",但不管"想"和"做"。Growth Lab的数字员工是在这些系统之上加了一个"会思考的大脑",自动从系统拉数据、做分析、出报告、下指令。不换系统、不推翻现有流程,是叠加增强。

标杆案例

魔方小镇城市书房 · 已跑通的现实

不是PPT,是每天在生产环境自动运转的真实系统。

188
家门店接入
20
组智能体协同
6+
月稳定运行
7×24
全天候运转

⏰ 每日自动闭环时间表

23:55
各部门数字员工自动生成当日工作总结,归档 + 同步部门群
23:57
总控智能体逐字复盘每份总结,写入永久记忆,经验持续累积
23:59
总控向管理层汇报:归档情况 + 各部门今日核心动态

管理层每天睡前掌握全公司动态,系统每天都在变聪明。188家门店统一调度,20组智能体各司其职,已连续稳定运行6+个月。

招一批不下班的数字员工,
实实在在降本增收

我们提供试用期体验:先跑通效果,再长期合作,最大程度降低你的决策风险和试错成本。右上角的 AI 助手就是数字员工本尊——你现在就可以直接问它。
不换系统 · 不裁员 · 先试用跑通 · 再长期合作 · 月度服务制随时能停
G
Growth Lab · 数字员工
在线 · 7×24 不下班
/* ===== 深空粒子网络背景(粒子=数字员工节点,连线=协同链路,流星+星云光晕) ===== */ (function(){ if(window.matchMedia&&window.matchMedia('(prefers-reduced-motion: reduce)').matches)return; var canvas=document.getElementById('bg-network'); if(!canvas||!canvas.getContext)return; var ctx=canvas.getContext('2d'),W=0,H=0,dpr=Math.min(window.devicePixelRatio||1,2); var particles=[],meteors=[],mouse={x:null,y:null},meteorTimer=0; var COLORS=['138, 109, 255','123, 97, 255','96, 140, 255']; function resize(){ W=canvas.clientWidth;H=canvas.clientHeight; canvas.width=W*dpr;canvas.height=H*dpr;ctx.setTransform(dpr,0,0,dpr,0,0); var n=Math.min(110,Math.round(W*H/16000)); particles=[]; for(var i=0;i1){var f=.00045*Math.sqrt(d2)/8;p.vx+=dx/d2*60*f;p.vy+=dy/d2*60*f} } p.x+=p.vx;p.y+=p.vy; p.vx*=.992;p.vy*=.992; if(Math.abs(p.vx)>.6)p.vx*=.9;if(Math.abs(p.vy)>.6)p.vy*=.9; if(p.x<-10)p.x=W+10;if(p.x>W+10)p.x=-10; if(p.y<-10)p.y=H+10;if(p.y>H+10)p.y=-10; ctx.fillStyle='rgba('+p.c+',.75)'; ctx.beginPath();ctx.arc(p.x,p.y,p.r,0,Math.PI*2);ctx.fill(); for(var j=i+1;j=0;k--){ var m=meteors[k]; m.x+=m.vx;m.y+=m.vy;m.life-=.012; if(m.life<=0||m.x<-80||m.y>H+80){meteors.splice(k,1);continue} var tail=26,g=ctx.createLinearGradient(m.x,m.y,m.x-tail*m.vx/6,m.y-tail*m.vy/6); g.addColorStop(0,'rgba(138, 109, 255,'+(.55*m.life)+')'); g.addColorStop(1,'rgba(138, 109, 255,0)'); ctx.strokeStyle=g;ctx.lineWidth=1.8; ctx.beginPath();ctx.moveTo(m.x,m.y);ctx.lineTo(m.x-tail*m.vx/6,m.y-tail*m.vy/6);ctx.stroke(); } requestAnimationFrame(frame); } window.addEventListener('resize',resize); window.addEventListener('mousemove',function(e){mouse.x=e.clientX;mouse.y=e.clientY}); window.addEventListener('mouseout',function(){mouse.x=null;mouse.y=null}); resize();requestAnimationFrame(frame); })();