一位CEO用Claude MCP + NetSuite构建了自己的AI代理。它成功了，但后来无法扩展。

有多少人手里有一个原型，演示时效果很好，但一旦真实用户开始使用就崩溃了？是的。这就是那个故事，只不过构建原型的人就是CEO本人。S&B Filters，一家拥有700多名员工的美国制造商，整个运营都依赖NetSuite。他们的CEO将Claude的MCP连接器接入NetSuite，自己编写提示词，创建了一个用于订单状态查询的内部AI助手。对于单打独斗的构建来说，确实令人印象深刻。然后有趣的部分来了：4–6分钟的响应时间，一份40页的提示词维系着整个系统，来自Shopify、电话和邮件的PO号格式各不相同，而且完全没有办法让实际客户使用它。他来找我们的时候大致是说：“我证明它能用，现在让它真正可行吧。”我们没有修补那个原型。我们BotsCrew团队围绕NetSuite这个唯一事实来源，重建了整个技术栈。我们构建了一个输入标准化层，能够跨格式验证，在不同标识符（销售订单 > PO > 客户参考）之间回退，并在输入含糊不清时利用对话上下文。这占了工程挑战的80%。然后：一个后端，两个界面——支持团队的内部助手，以及网站上面向客户的助手。相同的AI层，不同的访问控制。除了订单查询，还包括安装指南、兼容性检查以及带图片和视频的技术咨询。通过OneDrive实现动态知识库，由客户自行更新，无需重新部署。结果： * 约50%的支持请求实现全自动化 * 首次响应速度提升24倍 * 每年节省约14万美元 * 第一年ROI约250% 现在他们正在通过同一系统扩展到完整的订单管理、经销商识别和个性化折扣。一个原型变成了一个完整的AI项目。如果你想阅读包含截图和更多技术细节的完整案例研究，我会在评论中放下链接。