北京小储科技 · AI-Native

用人工智能
重塑软件开发.

以 AI 重构软件交付方式——比传统团队更低成本、更高效率、更短周期。从需求到上线,让每一行代码更快、更稳、更聪明。

// AI-NATIVE ENGINE
v2026
我们相信

AI 不只是工具,而是重新定义软件如何被构建的底层引擎。

01 — 关于我们

一支被 AI 加速的
软件工程团队

北京小储科技有限公司是一家以人工智能为核心驱动力的科技型企业。我们将大模型、智能体与工程化实践深度融合,为企业提供从咨询、设计到开发、交付的全链路软件服务。

让技术回归价值,让交付更加可信 —— 这是我们对每一个合作伙伴的承诺。

AI-First
以人工智能为核心的工程范式
全链路
咨询 · 设计 · 开发 · 交付
工程化
可交付 · 可复用 · 可信赖
02 — 为什么选择我们

比传统软件团队
更省、更快、更可靠

同样一个项目,用 AI-Native 的方式交付——更快、更省、质量更可控。以下数据来自 GitHub、Google、DORA 等公开研究,均可点开查看原文来源。

20–55%
编码效率提升
受控实验中,AI 让典型编码任务提速约 20–55%,具体随任务而异。
查看来源(3)
3.6h
人均每周节省
大规模企业遥测:每名开发者每周约省 3.6 小时,交付更快、人力更省。
查看来源(2)
人机协作
质量可控
研究显示 AI 的提速红利需人工复核才不牺牲质量——我们坚持 human-in-the-loop。
查看来源(3)
对比维度
传统软件团队
小储科技 · AI-Native
交付周期
传统数月起步,需求到上线漫长
小储AI 加速,交付周期显著缩短,数周可上线
人力投入
传统大团队、高人力成本
小储精干团队 + AI,人力投入更精简
迭代效率
传统手工编码,迭代缓慢
小储AI 辅助研发,把行业验证的提效(研究显示 20–55%)工程化落地
质量保障
传统依赖人工测试,覆盖有限
小储AI 自动生成测试,质量更稳更可控
需求响应
传统沟通链路长,变更响应慢
小储智能体驱动,需求变更快速响应

* 提升幅度因项目、任务复杂度与团队成熟度而异——METR 2025 随机对照试验中,资深开发者在自己熟悉的大型仓库上使用 AI 反而慢约 19%(尽管自我感觉更快)。数据来源:GitHub、arXiv、Google / DORA 2024、Stack Overflow 2025、DX、GitClear、METR 等公开研究,数字均经原文核验。

03 — 核心能力

让 AI 贯穿
每一个工程环节

从智能体编排到工程交付,我们把前沿模型能力沉淀为可复用、可交付的技术底座。

A1

大模型应用开发

围绕业务场景构建 LLM 应用,涵盖 RAG 检索增强、提示工程与私有化部署。

A2

智能体编排

设计多智能体协作流程,让 AI 自主完成规划、调用与执行的复杂任务链。

A3

AI 辅助研发

将 AI 融入研发全流程,从代码生成到自动测试,显著提升交付效率与质量。

A4

数据与知识工程

构建企业知识库与数据管道,为模型提供高质量、可持续的数据燃料。

A5

云原生架构

以微服务与容器化为基础,打造高可用、可弹性伸缩的智能系统底座。

A6

安全与可信 AI

从数据合规到模型可解释性,保障 AI 系统安全、可控、可审计。

04 — 产品与服务

端到端的智能软件服务

01

AI 产品定制开发

从需求洞察到上线运维,为企业量身打造以 AI 为核心的软件产品。

02

企业级智能体平台

搭建可编排、可扩展的智能体平台,将 AI 能力沉淀为企业内部的生产力工具。

03

AI 能力集成与升级

为既有系统平滑接入大模型能力,在不重构的前提下实现智能化升级。

04

技术咨询与架构设计

提供 AI 战略、技术选型与架构规划咨询,助力企业少走弯路。

05 — 行业解决方案

深入行业场景的 AI 落地

S1

金融科技

智能风控、智能投研与合规审查,用 AI 提升决策的效率与准确性。

S2

智慧零售

个性化推荐、智能客服与供应链优化,重塑端到端的消费者体验。

S3

智能制造

质检、预测性维护与生产调度,让工厂拥有一颗 AI 大脑。

S4

企业服务

知识管理、流程自动化与智能办公,全面释放组织的运转效能。

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无论是产品从 0 到 1,还是既有系统的 AI 能力升级,欢迎直接与我们联系。

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