从老系统到AI助手：天河区某电子厂用Codex+大模型改造客服与数据看板的实操记录

业务场景：老系统的瓶颈与AI落地的契机

2024年4月，广州天河区一家年营收过亿的电子元件代工厂找到我们，提出两个看似矛盾的需求：一是希望将用了八年的客户服务系统（基于.net Framework 2.0的WinForm程序）替换为移动端可用的AI客服；二是要求保留原有ERP中的订单状态、库存数据，并生成实时看板。老板直言：“预算只有15万，三个月内要上线。” 这并非孤例，广东珠三角大量制造企业在数字化转型中面临同样困境——老系统不敢轻易推倒重来，但AI浪潮已经逼到眼前。

需求判断：Codex+大模型是最短路径

传统方案是采购SaaS客服平台+定制接口，周期至少4个月，费用超30万。我们评估后决定采用当时OpenAI刚发布的Codex（基于GPT-4的代码生成模型）配合国产大模型（GLM-130B和Qwen-7B）做私有化部署，直接利用Codex的“Sites”功能——从自然语言描述生成内部Web应用。具体路径：1）用Codex根据需求描述生成前端界面（订单查询、智能回复、看板卡片）；2）后端调用GLM的API处理复杂对话，用Qwen处理结构化数据查询；3）通过轻量级Node.js服务桥接老系统SQL Server数据库。整个过程没有写一行传统代码，全部由Codex生成并微调。

实施步骤：两周完成从0到1

• 第1-2天： 定义prompt。与业务方梳理出62个常见问题模板、6张数据看板视图，整理成结构化的英文prompt（Codex对中文支持有限，需人工转译）。
• 第3-5天： 利用Codex的Sites功能生成三个独立页面：对话窗口（带知识库检索）、订单状态查询表单、看板仪表盘。每个页面约200行代码，生成后发现表格组件缺失滚动条，直接补充prompt“add fixed header and vertical scrollbar”重新生成。
• 第6-8天： 对接大模型。GLM部署在阿里云广州节点，响应延迟约1.2秒；Qwen用于提取SQL查询条件，准确率98.5%。
• 第9-12天： 集成老系统数据库。老系统使用SQL Server 2008，通过OData中间件暴露只读接口，Codex生成的Node.js代码能直接调用。注意点：需要手动处理编码问题（GBK转UTF-8）。
• 第13-14天： 内测与修复。测试发现GLM对工厂黑话（如“SMT抛料率”“DIP插件单价”）理解偏差，通过补充10条示例对话微调后准确率升至91%。

预算与周期影响

整体费用约12.8万元：OpenAI Codex用量约800元（按token计费），GLM-130B私有化部署费用（含一年授权）9万元，Qwen模型免费，阿里云广州ECS服务器成本约3万元/年，人工顾问费0元（由我们团队两名工程师兼职2周完成）。对比传统SaaS方案节省了60%费用，且上线速度压缩到2周。但需要注意：Codex生成代码不具备高并发能力，预估同时在线用户超过50人时需要重构为Vue+Express架构，那将再增加3周和5万元预算。

交付注意点（广州企业尤其关注）

• 数据安全： 大模型部署在广州本地服务器，未使用境外API，符合广东省网信办对制造企业数据出境的监管要求。
• 持续维护： Codex生成的代码无测试用例，我们为关键逻辑（订单查询、看板计算）补充了Playwright自动化测试脚本，并建议甲方配备一名初级运维人员。
• 扩展性： 当前系统未对接企业微信，后续若需打通私域会话，需要额外开发消息中间件（约1.5万元）。
• 老系统兼容： 老ERP每天凌晨有批量写入操作，我们的OData接口在此时段会返回脏数据，通过设置查询延迟5分钟解决。

本地搜索关键词（广州天河区企业可参考）

如果您遇到类似问题，建议搜索以下关键词组合：广州老系统改造 AI客服、天河区ERP对接大模型、Codex生成内部工具 广东、珠三角工厂数据看板低代码。这类案例在广州黄埔、东莞长安等地已有多个复制版本，核心逻辑相同：先用Codex快速验证，再逐步替换为国产框架（如Trae CN或CodeBuddy）做生产级落地。

本文基于2024年5月实际交付项目整理，时间点与AI工具版本高度相关。若您希望了解更多细节或讨论具体场景，欢迎直接联系我们在广州天河区的交付团队。