行业参考 · 零售 · 研发 · 证据 E1
福建柒牌时装用扣子编程做「柒牌 AI」，落地 AI+硬件（AI项链）场景
这是公开报道的其他企业案例，不是 Alan 交付的项目。内容由 AI 收集整理，以原文为准。
企业遇到的问题
AI 硬件日常对话时延高达5~10秒、部分场景超60秒；新场景上线周期长；硬件需3C认证只能做满赠，产品被消费者当赠品，与时尚品牌调性错位。
概要
扣子官方客户案例页写：1979年创立的福建柒牌时装用扣子编程做「柒牌 AI」智能体，落地 AI+硬件场景，用语音识别模板、豆包大模型、DeepSeek 大模型，靠意图识别、长期记忆与工作流编排降低对话时延；页末注明数据均由客户方提供。
原文写明的事实
- 正文写明福建柒牌时装科技股份有限公司始创于1979年
- 正文写明日常对话场景智能体平均响应时延5~10秒，部分场景超60秒
- 正文写明新场景上线周期长、技术团队大量精力消耗在系统维护
- 正文写明硬件售卖需3C认证，否则只能限制销售，因此采用满赠策略
- 正文写明使用扣子编程的语音识别模板、豆包大模型、DeepSeek大模型
- 正文写明通过意图识别、长期记忆、工作流编排与节点在线代码编辑优化交互链路以降低时延
- 正文写明页末标注「本页面所展示的客户案例相关数据均由客户方提供」
- 正文写明收益表述为高端系列销量增长、客单价/复购率/连带率正向增长、日均采集上万条用户场景数据
怎么做的
- 输入：用户自然语言语音指令（天气、出行地图、时尚资讯、美食推荐等八大场景）
- 处理：意图识别分流到各专业场景 Agent，长期记忆整合用户偏好，工作流编排压缩输入-识别-调用-回复链路
- 数据：用户需求与关键记忆等个人数据、场景知识
- 动作：识别意图并调用对应场景 Agent 生成回复
- 输出：语音交互回复；日均采集上万条用户场景数据反哺设计部门
如果你也想做：复制评估
AI 初评，供参考。具体能不能做，要看你企业的数据、流程和人。
- 难度：中（需要开发 Skill / MCP / API）
- 需要的能力：语音识别与意图识别 Skill、长期记忆 Skill、工作流编排 Skill
- 需要接的数据/系统：AI 硬件端侧/云侧接口、天气、地图等第三方服务
- 仍需人工的环节：新场景的编排与上线；用户偏好规则的人工设定（原文未明示）
- 风险：数据由客户自报，无第三方验证；3C认证等硬件合规约束会限制商业模式；长期记忆涉及个人数据合规
- 原文没披露的：改进后的时延数值未披露；销量、客单价、复购率均无具体数字；页面无发布日期
意图识别+长期记忆+工作流编排降低时延在页面上已实现，但时延降到多少、收益多大均未披露，需实测确认。
来源
证据说明：厂商官方客户案例文档页，一手但是自证，且页面自认数据由客户方提供。；模型自称 E2，按来源结构下调为 E1。