DoMore.ai 是一家提供前向部署 AI 工程（Forward-deployed AI engineering）服务的公司，其目标是将 AI 应用于整个企业，重新设计工作完成的方式。它与中端市场及企业团队嵌入式合作，在保留关键系统、运营知识和人类判断的前提下，以协调的波次（coordinated waves）引入 AI 和自动化，从而提升业务速度并让员工同步适应。
【用途与定位】 DoMore.ai 主要解决“生产差距”（production gap）：AI 演示容易，但改变实际工作方式很难。难点不在于增加一个自动化工具，而在于理解工作如何跨团队、系统、决策和例外情况流转，并在不丢失企业所依赖的知识、控制或技术的前提下改变它。其服务旨在减少协调（如状态追踪、重复录入、上下文收集、手动路由）、加速执行（从接收到决策再到行动的连续流程，同时人类保留对真实例外的控制）、增加容量（让 AI 处理重复性协调和执行，使员工有更多时间用于判断、客户和改进）。
【主要能力与服务流程】 DoMore.ai 以“一次一个部门”的方式交付全公司转型，典型的第一波（first wave）流程包括：
- 第1周：现场学习。与第一个部门的员工和领导者一起工作，追踪真实的队列、系统、交接、例外和判断，理解运营的细微之处，识别哪些不应被自动化。
- 第2至4周：审计与商业论证。将实地调研转化为可决策的审计报告，内容包括：部门工作流和跨职能依赖关系映射；AI 行动与人类判断的边界；需要保留、连接或替换的现有系统；自建、购买产品还是组合路径；每个候选工作流的预期 ROI；权限、风险和员工采纳要求；优先排序的第一波实施路线图。
- 第2至3个月：实施。在现有环境中实施最高价值的工作流，在真实案例上测试。负责该工作的员工参与塑造控制措施，接受实用赋能，并帮助决定系统何时准备好承担更广泛的责任。
- 持续改进：跟踪质量、采纳率、速度、成本和例外情况，改进模型、工具、控制和流程，将验证过的能力推进到下一波全公司扩展。
【技术策略与工具选择】 DoMore.ai 认为正确的解决方案通常是连接的系统而非单一工具。其策略包括：连接已经有效的系统（集成企业现有系统、数据和工作流）；添加经过验证的 AI 产品（当现有产品能更快提供所需能力时，寻找、验证并集成）；构建独特的部分（为企业特有的逻辑、控制、数据或运营优势创建自定义代理和自动化）。大多数实施会组合使用以上三种方式，依据适配度而非对自定义代码的偏好来选择。其 AI 研究代理持续监控市场，跟踪新产品、转型、能力、集成、定价和可用性，结合不断增长的有评估的 AI 工具目录，帮助工程师识别和验证每个实施的最佳选项。
【特色工具目录（实时目录）】 官网展示了当前目录中的特色 AI 产品，涵盖：
- 开发者工具：Codex（OpenAI 的软件工程代理，可处理本地仓库、云任务、IDE 会话、终端工作流和代码审查，能检查代码、编辑文件、运行命令与测试，并在隔离云环境中委派较长任务）；Claude Code（Anthropic 的编码代理，可从终端或支持的 IDE 读取代码库、编辑文件、运行命令、调试、重构和自动化开发工作流，团队和企业控制增加集中设置、权限和使用可见性）。
- 语音生成器：ElevenLabs（提供生成语音、克隆声音、转录音频、配音媒体、创建音乐和音效以及部署对话代理的网页工具和 API；创意平台服务于内容制作，ElevenAgents 支持跨客户渠道的语音和聊天自动化）。
- 个人助理：OpenClaw（本地优先的个人 AI 助理，连接模型、工具和通信渠道，可通过 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessage 等渠道工作，网关和状态保持在用户控制的基础设施上）。
- 应用构建：Lovable（将自然语言指令转化为可编辑的全栈 Web 应用，包含前端、后端、数据库、认证、集成和部署，支持快速原型和持续产品开发，使用真实代码和托管云服务）。
- 视频生成器：Seedance（字节跳动 Seed 的视频生成模型系列，Seedance 2.0 接受文本、图像、音频和视频参考，生成或编辑多镜头视听序列，可控制主体、动作、摄像机运动、构图、灯光和声音）。 官网说明：特色展示永远不会改变产品事实状态、限制、替代方案，或拒绝列表的权利。
【参考系统与生产就绪设计】 参考系统展示每个第一波的起点、保留哪些现有工具、人类保留判断的位置，以及后续波次如何连接相邻工作流和职能。示例包括：多实体财务团队（结束账本无需追赶，账本就绪系统监控对账、收集缺失证据、准备例外队列，并在结账日前给控制人员实时运营画面）；B2B 收入团队（代理系统组装审批包、检查定价和利润政策、路由决策、更新 CRM 并准备客户交接）；商业、分销和物流团队（解决代理连接工单、订单、支付、库存、发货和政策上下文，然后采取批准的行动并在所有重要位置记录结果）。 生产就绪设计强调：权威通过证据赢得。有用的代理可以行动，生产代理还知道自己的边界，记录其决策、证据、行动和覆盖，并将判断交给正确的人。具体包括：代表性评估（在扩大权威前，针对真实案例、边缘条件和不可接受的结果进行测试）、权限化行动（每个代理仅获得其角色所需的系统、数据和决策权）、人类判断门（在政策、风险、信心或重要性要求时，让人保持控制）、可见运营（记录输入、决策、行动、回退和覆盖，使系统可被治理）。
【常见问题（官网 FAQ 摘要）】
- 如何交付：设计整个公司的转型，然后以有界、协调的波次交付。每个波次通常聚焦一个部门或运营领域，保留已经服务业务的部分，并为下一个波次创建基础。
- 是否替换现有工具：通常不会。保留已经服务业务的系统，并在它们周围构建执行层。只有当证据表明保留会限制价值、可靠性或采纳时，才替换工具。
- 时间线：第一个月审计后，一个边界清晰的部门波次通常在第2和第3个月进入实施。全公司转型是分阶段计划；跨职能依赖、集成、权限、数据质量、风险和采纳决定每个波次的时机。
- 如何决定构建还是购买：比较现有技术栈、可用 AI 产品、集成适配度、拥有成本、风险和差异化。研究代理和有评估的工具目录帮助识别当前市场选项，然后再建议自建。
- 安全与采纳：系统围绕用户的环境、数据边界、运营知识和指定的内部负责人设计。做实际工作的员工帮助塑造和测试每个波次。文档、赋能和采纳支持是交付的一部分。
【限制与不足】 资料中未提供具体的收费价格、订阅模式、平台兼容性细节、服务区域限制、数据隐私合规认证、具体的客户案例名称和效果数据。这些信息暂未提供。
【适用场景】 DoMore.ai 适合希望在全公司范围内系统化引入 AI 和自动化、但又需要保留现有系统、运营知识和人类判断的中端市场及企业。尤其适用于财务、收入、商业分销和物流等跨团队协调密集的部门，以及希望以分阶段、可治理方式推进转型的组织。
