AlphaCorp AI 是一家 AI 智能体开发公司，致力于构建定制 AI 智能体与自动化系统，帮助企业在不增加人手的情况下加快运转、更智能地工作并实现规模化扩展。据其介绍，团队拥有 10 年以上交付企业与 AI 产品的经验，曾构建支撑业务运行的 ERP 系统，以及运行于其上的 AI 智能体。公司定位为从试点失败处接手，构建能够在真实数据、真实系统、真实资金环境中每天无人值守运行的部分，包括智能体工作流、基于自有文档的检索，以及围绕它们的评估与监控。
【主要能力与服务】
- 定制 AI 智能体：能够规划任务、调用工具并端到端完成任务，对任何离开组织的操作设有人员审批关卡。
- 检索增强生成（RAG）：基于自有文档进行检索，答案附带来源，可审计。
- 智能自动化：处理发票匹配、订单录入、文档处理等高重复、低关注度流程，并与现有 ERP 系统集成。
- 评估与监控：交付测试套件、追踪和仪表板，以应对生产环境中的静默漂移。
- 生成式 AI 开发：生产级智能体、检索管道和微调模型。
- 定制 AI 开发：围绕专有数据组装 AI，提供构建或采购的诚实评分。
- LLM 微调：LoRA、QLoRA、DPO 和 RAFT，将格式、语气和任务行为从提示词移入模型权重，并在适用时建议使用检索。
- 定制软件开发：将 AI 融入生产级系统，遵循 NIST 和 OWASP 标准。
- RAG 开发：连接 LLM 与实际数据，设计检索管道。
- 提示工程：结构化提示词、评估框架与优化循环。
- 软件工程：为 AI 产品提供全栈开发，包括 API、仪表板、集成等。
- MLOps：CI/CD 管道、模型监控和基础设施自动化。
- AI 集成审计：审查现有工作流，识别 AI 可节省时间与成本的环节，并给出路线图。
- AI 咨询：帮助企业确定 AI 战略并制定可执行计划。
【使用方式】 公司提供免费通话预约以讨论 AI 对业务的作用。每个 AI 智能体项目遵循从发现到生产的相同路径：发现与 AI 集成审计（梳理工作流、数据和系统，定义成功标准）；架构与智能体设计（设计智能体、工具与护栏）；构建、评估与微调（自动化评估框架、回退逻辑和人工在环检查）；部署与 MLOps 及持续支持（上线、监控性能并随业务发展持续改进）。集成通过模型上下文协议（MCP）进行，这是连接模型与工具和数据的开放标准，现由 Linux 基金会下的 Agentic AI Foundation 管理。截至 2025 年 12 月，MCP 已有超过 10,000 个活跃公共服务器。
【适用场景】 团队横跨医疗、金融服务、SaaS 和物流等行业，交付生产级 AI 智能体。项目案例包括：为 Versar Global Solutions 构建智能体软件和 RAG 管道，实现智能文档处理和自主决策；为酒店业提供全栈 AI 智能体工程，基于 Azure 的 Next.js/TypeScript 前端和 FastAPI/Python 后端，含 LLM 提示工程和 MLOps；自主 AI 智能体咨询，在生产工程工作流中实施 Anthropic Claude Code 和 OpenAI Codex；为 CampusReel 提供全栈工程，包括路径查找算法；为 Luniq 提供全栈 AI 智能体工程，基于 Azure 的 Python/FastAPI 后端和 RAG 管道、提示工程、MLOps/DevOps。公司还构建了开源 RAG 栈，据其称是速度最快的源可用 RAG 栈，端到端文档摄取低于 200 毫秒，采用 Milvus 向量搜索、本地 Jina 嵌入和流式 LLM 响应，全部在一个异步 Rust 二进制文件中，由 Cerebras、Groq 等提供支持。
【限制】 关于收费、价格和具体报价，资料中未提供明确信息，仅说明成本由范围决定，工作会话中定价，驱动因素包括智能体接触的系统数量、所需的自主程度和推理量，范围界定阶段会在构建开始前给出固定估算。时间线取决于集成范围和所需自主性，范围界定阶段会制定有日期的计划。
【团队与运营】 创始人为 Ignas Vaitukaitis，他了解企业运作方式及其需求，创立 AlphaCorp AI 的信念是：引领未来的公司是今天就在用 AI 构建的公司。工程在巴西完成，远程优先的 AI 工程团队对齐美国东部工作时间，团队三语且支持异步协作。发布后，AlphaCorp AI 与客户共同运营智能体：追踪监控、评估回归运行、Token 支出跟踪，并随着信任建立调整自主性。Deloitte 2026 年调查发现，仅 21% 的企业对自主智能体有成熟的治理，运营阶段旨在让客户避免成为这一统计数字。
