驻场调研
第 1 周进入第一个部门，和员工、管理者一起追踪真实队列、系统、交接、异常与判断点，记录哪些细节不该被自动化掉。
价格未公布
平台Web
归类其他 AI 工具
收录2026-08-16
复核2026-08-16
编辑评分
4.1 / 5
★★★★☆
DoMore.ai编辑总结
DoMore.ai 提供前置式 AI 工程（forward-deployed engineering）服务，帮助中大型企业团队重新设计跨部门工作方式，同时运营一个持续评估的 AI 工具目录，已分析 2,444 款 AI 产品。服务按波次推进：第 1 周驻场学习，第 2-4 周输出可决策的审计报告，第 2-3 个月实施落地，之后持续改进。它不卖单一工具，而是先梳理现有系统、数据和流程，再决定保留、连接、采购还是自建。短板是服务高度依赖驻场，周期以月和季度计，官网未公开任何价格与档位信息。
DoMore.ai是什么？
DoMore.ai 是一家做前置式 AI 工程（forward-deployed AI engineering）的公司，面向中大型企业（mid-market 和 enterprise）团队，目标是重新设计整个公司的工作方式。它强调保留企业现有的系统、运营知识和人的判断力，再以协同波次引入 AI 与自动化。
它的推进方式分阶段：第 1 周驻场，与第一个部门的员工和管理者一起梳理真实的队列、系统、交接、异常和判断点；第 2-4 周把现场调研转成一份可决策的审计报告，列出部门工作流、跨职能依赖、AI 行动与人工判断的边界、保留或替换的系统、自建或采购的路径、每个候选工作流的预期 ROI，以及权限、风险、员工采用要求；第 2-3 个月在现有环境中实施最高价值的工作流并在真实案例上测试；之后持续跟踪质量、采用率、速度、成本和异常。
它同时运营 AI 研究代理持续监测市场，追踪新产品、方向调整、能力、集成、价格和可用性，并结合自己不断增长的经过评估的 AI 工具目录，帮工程师为每个实施场景找出最合适的方案。官网称已分析 2,444 款 AI 产品，且数量仍在增长。
不同用户的用法：企业决策者可以预约一次 AI 机会评估电话，先判断第一个落地波次选哪个部门；工程和 IT 团队可以在实施阶段把新能力接到现有系统上；普通员工则在采用阶段参与控制规则的设计和实操培训。
DoMore.ai核心功能
可决策审计
第 2-4 周把现场调研转成审计报告，覆盖部门工作流与跨职能依赖、AI 行动与人工判断边界、系统保留与替换、自建或采购路径、预期 ROI、权限与风险、采用要求、第一波实施路线图。
分波实施
第 2-3 个月在现有环境里实现最高价值的流程，用真实案例测试，由负责该工作的员工参与设定控制规则，并决定系统何时可以承担更大责任。
持续改进
长期跟踪质量、采用率、速度、成本和异常，持续改进背后的模型、工具、控制与工作流，成熟能力再推进到公司内下一个波次。
工具目录
AI 研究代理持续监测市场，追踪新产品、方向调整、能力、集成、价格和可用性，结合经过评估的 AI 工具目录，帮助工程师识别并验证最合适的方案。
系统连接
先看企业已经在用的软件、数据和工作流，保留并连接仍然有效的部分，让信息和行动能在业务之间流转。
采购成熟产品
当现有产品能更快提供所需能力时，直接引入经过验证的 AI 产品，而不是所有能力都自己写代码。
自建定制代理
当企业的工作方式足够独特、市场上没有合适产品时，为它定制 AI 代理。多数实施是连接、采购、自建三种方式的组合，选择依据是适配度而非偏好自研。
第一波评分卡
用价值、频率、边界、证据等信号判断某个部门值不值得先观察、建基线和测试，评分卡本身不承诺自动化，只在架构开始前筛选候选部门。
DoMore.ai值不值得用？
当你的公司已经有成型的系统和流程，但 AI 试点项目停在演示阶段、进不了生产，DoMore.ai 的驻场调研加审计加实施的分波方式值得放进候选名单：它先弄清工作怎么流动，再决定哪些保留、哪些买、哪些自建。当你的需求只是单个工具、单点自动化，或者希望几周内看到可上线的东西，这套按月和季度推进的服务就显得重，成本也难预估。
建议选它的情况
- 中大型企业里有明确跨部门流程要重构，且已有系统需要保留
- AI 试点做了几轮，但一直停在演示、没有进生产证据
- 需要先拿到一份可决策的审计报告再批预算的决策团队
- 希望把采购现成产品与自建定制代理组合使用的工程团队
不建议选它的情况
- 只需要单个工具解决一个具体小问题，不需要改造工作方式
- 要求几周内上线、无法接受按月推进的节奏
- 对价格和交付周期有硬性预算上限，需要先看到明确报价
DoMore.ai使用建议
入门先把路子走对
- 先预约机会电话官网首页提供「Book an AI opportunity call」入口，先谈清楚公司方向，再判断第一波该从哪个部门切入。
- 想清楚第一波选谁按官网的现场指南，优先挑价值、可行性、归属权和后续波次通道都最强的部门，而不是最热闹的那个。
- 准备真实案例第 1 周驻场要追踪真实队列、系统和异常，提前准备好有代表性的历史工单和流程记录能让调研更快。
进阶省时间也省钱
- 先看审计清单审计报告会给出预期 ROI、权限与风险、采用要求等条目，批预算前先逐项核对，避免只盯 ROI 一项。
- 让做事的人定控制实施阶段由负责该工作的员工参与设定控制规则，并决定系统何时能承担更大责任，把这一步写进项目计划能减少后期返工。
- 保留判断边界驻场调研会记录不该被自动化掉的判断细节，实施时把这些边界显式写进系统，而不是让 AI 一律代劳。
- 用评分卡筛部门用价值、频率、边界、证据这几个信号给候选部门打分，评分卡不承诺自动化，但能筛掉没有基线和归属权的新奇用例。
DoMore.ai适合谁用？
中大型企业决策者
推荐正在推公司级 AI 计划，需要先判断哪个部门适合做第一波，并要一份能批预算的审计报告。
企业工程与 IT 团队
推荐需要在保留现有系统与数据的前提下接入 AI 能力，把新工具接到已有工作流里。
负责流程落地的运营负责人
推荐手上有跨团队、跨系统的重复协调工作，希望减少状态跟进、重复录入和人工分派。
只想要单个工具的个人用户
不推荐DoMore.ai 是按部门、按波次推进的工程服务，不提供即开即用的单点工具，个人小需求不匹配。
预算与周期受限的小团队
有条件服务周期以月计、需要驻场，且价格未公布、只能通过预约沟通确认，短期小预算团队要谨慎评估。
DoMore.ai优点和缺点
优点
- AI 工具目录已分析 2,444 款产品，且数量仍在增长
- 第 1 周驻场、第 2-4 周出可决策审计，推进节奏有明确阶段
- 先保留并连接企业现有系统，不强迫全面替换
- 多数实施是连接、采购、自建三种方式的组合，按适配度选择
- 审计报告给出每个候选工作流的预期 ROI 与权限风险
- 由负责该工作的员工参与设定控制并决定系统何时扩大权限
缺点
- 价格与付费档位未公布，无法在接触前估算成本
- 服务周期以月和季度计，按部门分波推进，节奏偏慢
- 几乎全程需要驻场与员工参与，对企业投入要求高
- 工具目录中的 Codex 页面显示定价信号随 ChatGPT 套餐变化，外部工具方案本身存在变动
DoMore.ai关键指标
DoMore.ai常见问题
DoMore.ai 是卖工具还是做服务？＋
两者都有，但以服务为主。它提供前置式 AI 工程服务，帮企业重新设计跨部门工作方式；同时运营一个持续评估的 AI 工具目录，用于为每个实施场景挑选合适产品，而不是只推自己的工具。
整个流程分几步，每步多久？＋
官网按时间线给出四段：第 1 周驻场学习工作如何真正发生；第 2-4 周做部门测绘并形成可决策审计；第 2-3 个月实施最高价值工作流并在真实案例上测试；之后进入持续改进，跟踪质量、采用率、速度和成本。
第一波该选哪个部门？＋
官网的现场指南建议先映射公司方向，再挑价值、可行性、归属权和进入后续波次的通道都最强的部门。反面例子是没有基线、没有决策边界、没有内部负责人、也没有可信采用路径的新奇用例。
审计报告里都有什么？＋
包括部门工作流与跨职能依赖、AI 行动与人工判断边界、要保留或连接或替换的现有系统、自建还是采购的路径、每个候选工作流的预期 ROI、权限与风险、员工采用要求，以及排好优先级的第一波实施路线图。
它怎么决定保留、采购还是自建？＋
从企业已有的软件、数据和工作流出发，仍然有效的就保留并连接，现成产品能更快提供所需能力就采购，工作方式足够独特、市场上没有合适产品时才定制代理。多数实施是三种方式的组合。
工具目录里收录了什么？＋
目录由 AI 研究代理持续监测，追踪市场上新产品的出现、方向调整、能力变化、集成、价格与可用性，并结合已评估的工具为工程师做方案验证。目录中可看到 Codex 这类条目，标注其分类、适用团队、定价信号和最后验证日期。
