普华永道的顾问需要更快、更准确地生成专有语言代码和冗长的规范文档。早期的生成式 AI 原型缺乏实时反馈，结果不稳定（准确率约 10%），并且对投资回报率（ROI）的透明度较低——这削弱了用户的信任。

背景概述

普华永道在两年前启动了全公司的生成式 AI 转型，最初构建了自己的插件框架。随着用例复杂性增加，团队暂停评估了能够提高准确性并提供更好用户体验且学习曲线平缓的工具。

他们选择我们的原因

Crew AI 为非专业开发者提供了较低的入门门槛，同时也允许高级团队进行深入的 API 定制。原生的 Agent 监控集成让普华永道能够前所未有地了解任务时长、工具选择以及人工与 Agent 的工作量差异——这对于证明投资回报率至关重要。

实施概览

• 利用 Crew AI Agent 重新设计了 SDLC 工作流程，以生成、执行和迭代验证专有语言代码。
• 嵌入 Agent 以草拟和优化长篇功能和技术规范，并加入实时顾问反馈循环。
• 利用 Crew AI 的监控堆栈跟踪 Agent 选择、运行时间和准确性，并将数据反馈给领导层的 KPI 仪表盘。

成果总结

由 Crew 支持的 Agent 将代码生成准确率从 10% 提升到 70%，大幅缩短了复杂文档的处理时间，并提供了详细数据来证明投资回报率。提高的准确性和用户体验重塑了顾问的信任，加速了普华永道 Agent 解决方案的采用。