把获客、诊断、方案、交付、反馈和复盘连接成一个持续变好的业务闭环。每一个项目都沉淀可复用的Context，让下一个同类项目更快、更稳、更少返工。
每个阶段都明确Agent分工、人工决策点、数据采集点、质量门和学习反馈。客户看到的是更稳定的交付过程，团队得到的是可复用的经验资产。
从线索触达到意向确认，完成渠道、关键词、行业和AI成熟度评分。
把模糊需求拆成业务目标、用户场景、技术约束、预算和时间要求。
基于历史模板、行业知识和客户约束输出可交付方案。
覆盖方案交付、运营交付、开发交付和订单交付四种类型。
系统采集验收意见、NPS、返工原因和客户新增需求。
把项目经验更新到模板、SOP、定价模型、评分规则和知识库。
线索捕获、诊断草稿、知识检索、文档生成、质量检查、数据报告等工作由Agent先做，系统记录耗时、命中率、返工点和质量评分。
报价承诺、策略方向、客户关系、负面反馈、范围变更和新领域判断仍由人决策，避免AI把高风险事项自动化。
自进化不是靠单个工具完成，而是靠传感层、决策层、工具层、质量关和学习机制共同工作。
采集客户行为、交付过程、市场变化、GEO引用率和Agent输出质量。
定义什么自动做、什么问人、什么必须记录，例如高价值线索人工介入、报价人工确认。
沉淀API、模板库、知识库、自动化脚本和Agent配置，让执行可以复用。
通过评估、测试、人类复核和客户验收，控制输出质量和对外承诺风险。
让失败回流、模板迭代、知识更新和规则优化进入下一次项目。
每个阶段由主力Agent驱动，辅助Agent补充上下文和质量检查，人类只在关键位置做判断。
| 阶段 | 主力Agent | 辅助Agent | 人类角色 |
|---|---|---|---|
| 获客 | 线索猎手、诊断生成、跟进编排 | GEO内容引擎 | 高价值线索介入 |
| 诊断 | 方案架构、知识检索 | 诊断生成 | 确认范围、边界和定价逻辑 |
| 方案 | 方案架构、交付执行、质量审核 | 知识检索 | 确认策略方向和关键承诺 |
| 交付 | 交付执行、质量审核 | 知识捕获 | 处理关键决策、延期和变更 |
| 反馈 | 度量监控、知识捕获 | 质量审核 | 处理负面反馈和客户关系 |
| 复盘 | 度量监控、进化实验、知识捕获 | 全部Agent | 做战略取舍和流程定版 |
系统每天复盘Agent输出、交付耗时、知识变化和异常事件。低风险优化自动执行，高风险事项生成待确认建议。
扫描输出质量评分，识别低效规则，生成变体并在小范围验证，胜出后再替换。
对比各环节耗时与历史基线，识别慢点，提出并行化、模板化或工具替换建议。
从项目对话、文档和交付记录中提取新知识；无冲突内容入库，矛盾内容标记待裁决。
监控线索响应、报告生成、交付进度和GEO引用率等异常；已知问题自动处理，未知问题上提。
交付不是结束。项目完成后，行业知识、方法论、工具配置、脱敏案例和客户画像会进入可查询的公司知识体系。
行业AI现状、痛点图谱、关键词库、决策链特征和预算范围。
需求拆解模式、方案架构模板、交付SOP和定价参考。
Agent配置、自动化脚本、评估基准和可复用模板。
项目全过程记录、关键决策点、返工原因和解决方案，均做脱敏处理。
行业特征、沟通偏好、触达节奏、复购概率和转介绍概率。
复利来自知识复用、模板迭代、规则进化和SOP优化。它必须能被指标验证。
| 指标 | 第1个项目 | 第3个同类项目 | 第5个同类项目 | 复利目标 |
|---|---|---|---|---|
| 诊断报告生成 | 4小时 | 2小时 | 1小时 | 每轮缩短30%+ |
| 方案初稿通过率 | 60% | 75% | 85% | 每轮提升10%+ |
| 交付周期 | 15个工作日 | 10个工作日 | 7个工作日 | 每轮缩短20%+ |
| 返工率 | 30% | 15% | 8% | 每轮下降40%+ |
| Agent杠杆率 | 40% | 55% | 65% | 逐轮提升 |
| 知识复用率 | 20% | 50% | 70% | 逐轮提升 |
交付项目数增长，核心团队工作时间不线性增加，说明Agent杠杆开始生效。
相似行业或相似模块的方案与交付时间持续下降，说明知识复用真实发生。
内容、案例和GEO资产持续累积，线索质量提升，单位获客成本下降。
把六阶段流程配置到Agent协作空间，先用最简方式跑通。
先运行规则进化和知识库更新，再逐步扩展到流程和异常处理。
用真实项目对比同类交付周期、返工率和知识复用率。
输出指标变化、自动改进记录、人工待决事项和下一轮实验。