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AI 智能体在企业落地

Answer

以下是关于 AI 智能体在企业落地的相关内容：

决策智能体方面：

  • 决策智能体使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。
  • 以 Anterior 为例，其将付款方规则转换为有向无环图（DAG），智能体遍历决策树，在每个节点利用 LLMs 评估相关临床文件是否符合特定规则，遇到复杂任务时选择最佳方法并更新自身状态。
  • 其他领域如 Norm AI 为监管合规打造 AI 智能体，Parcha 为 KYC 建立智能体。

相关人物与业务方面：

  • 韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家，荣获多家 AI 开发平台比赛奖项，有 12 年程序开发背景，是多家企业的 AI 落地顾问，承接 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地等业务。

生成式 AI 应用方面：

  • 生成式 AI 应用当前有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度。
  • 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。
  • 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

我们将探讨的第一类智能体是决策智能体，它们使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。与RAG或工具使用方法不同，这种架构首次将一定的控制逻辑交给LLMs，而不是预先设定所有步骤-但仍位于智能体自由度范围的较低端，因为智能体主要作为路由器导航一组预先确定的决策树。让我们以[Anterior](https://www.anterior.com/)(前称Co:Helm)为例。该健康计划自动化公司开发了一个临床决策引擎,用于自动化理赔提交审核。护士们如今凭借装满条件知识(就像世界上最无聊的"自选冒险")的付款人规则手册,人工完成这些审核。Anterior简化了这个过程。该公司首先将付款方规则转换为有向无环图(DAG),使用基于规则的脚本和语言模型。然后,他们的智能体遍历这个决策树,在每个节点利用LLMs来评估相关的临床文件是否符合特定的规则。对于较简单的节点,这可能涉及基本的检索增强型生成(RAG)步骤。但是,Anterior经常遇到需要子链的更复杂的任务,在这种情况下,智能体必须选择最佳方法,然后才能进入下一个节点。它会在每次决策时更新自己的状态(在内存中管理这些中间输出),并一直进行到最终确定。前者并非独一无二的采取这种方法。其他领域也在利用决策智能体,包括[Norm AI](https://norm.ai/)正在为监管合规打造AI智能体,以及[Parcha](https://www.parcha.com/)正在为KYC建立智能体。

韦恩：扣子"AI应用"进阶，带你搭建价值万元的邮票收藏馆应用

智能体创业者WayToAGI共建者微软提示词工程师多平台Agent开发者企业级AI Agent定制专家荣获多家AI开发平台的比赛奖项12年程序开发背景，多家企业的AI落地顾问[heading3]承接业务：[content]1v1辅导智能体培训智能体定制开发企业AI项目落地[heading1]一、课程计划[content]DAY1：入门:搭建证件照应用，需要有一定的智能体搭建基础，[传送门](https://kwbpa1np9l4.feishu.cn/docx/A3X1d4kZ7omICRxoqm2cJAHSnYe?from=from_copylink)课程回放：DAY2：进阶:邮票收藏馆搭建，需要有第一天的AI应用搭建基础课程回放：[heading1]二、你将收获[content]1.完整构建一个中等复杂的扣子AI应用学习2.解决应用构建过程中的卡点：页面布局、页面跳转、数据绑定、页面复用等3.获得一个价值万元的邮票收藏馆AI应用

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

生成式AI应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。Menlo Ventures投资组合公司如[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)*（企业搜索）、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)*（法律研究副驾驶）和[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)*（内容生成AI）在这些类别中都是早期突破性的代表,其中心是LLMs的少样本推理能力。但是生成式人工智能的承诺远远超越了这第一波核心使用案例。能为您阅读和写作的人工智能很棒,但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。为此,我们已经看到领先的应用程序构建商如[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)和[Cognition](https://www.cognition.ai/)正在建立解决方案,来处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和API等新型构建块,下一波智能体正在拓展AI能力的边界,实现端到端流程自动化。在我们深入探讨人工智能体领域的过程中，我们将概述Menlo对新兴市场的论点——首先定义什么是智能体以及什么使它们成为可能。我们将追溯[现代人工智能技术栈](https://menlovc.com/perspective/the-modern-ai-stack-design-principles-for-the-future-of-enterprise-ai-architectures/)从少量样本指令到检索增强型生成(RAG)再到完备的智能体系统的架构演化过程，然后探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。

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AI智能体在企业应用案例
以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例： 决策智能体： 以 Anterior 为例，它是一家健康计划自动化公司，开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则，在复杂任务中选择最佳方法并更新状态，直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体，Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成（RAG）： 以 Sana 的企业搜索用例为例，应用程序加载和转换无结构文件，将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时，系统检索相关上下文块，折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM，合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链，运行每个提示链生成中间输出，并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用： 具有搜索、合成和生成三个核心用例，Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana（企业搜索）、Eve（法律研究副驾驶）和 Typeface（内容生成 AI）是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。
2025-02-16
flowith 2.0与refly的区别具体在哪里？
Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面： 功能定位：Refly 是一款国产应用，是全站式的文本创作工具，集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能，覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用，有成为订阅制 AI 知识社区的野心。 知识库：Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布，还可以自由添加（或购买）他人已经发布的知识库，这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形，而 Refly 没有此功能。 内容编辑器：Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式，Refly 未提及有此多样的模式。 交互设计：Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计，尤其是 Agent 功能设计（包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等）得到了强化，以及依旧流畅酷炫的对话模式（包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等），Refly 未提及相关内容。 团队协作：Flowith 2.0 支持团队协作，允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow，Refly 未提及此功能。
2025-02-13
智能体在电商领域的应用
智能体在电商领域有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个智能体完成各项功能，并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面： 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要，旨在提供结构化思路，单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同，遵循营销管理流程保证输出，调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例，决策和洞察力仍依赖人员，智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景，即触点，包括线上（如微信、抖音等平台）、线下（产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景）和人员（线上直播间、人工客服或线下销售人员等）触点。在最终步骤，需找到所有传达品牌卖点的场景，结合需求制作落地页或沟通话术，建立品牌价值。
2024-12-20
AI智能体在电商领域可落地的应用
AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个完成不同功能的智能体，并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼：AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势，可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时，除遵循营销管理流程保证输出合理，还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品，需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
2024-12-19
AI智能体在电商领域营销助手应用
AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用： 1. 品牌卖点提炼： 智能体的构建中，理解和控制结构最为重要，其本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高效率。 实际搭建要根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品，线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台，线下触点包括产品包装、包裹等，人员触点有销售人员等；线下实体服务行业，线上触点有大众点评/美团等，线下触点有门店展示等。 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确，调整提示词能提升某部分助手信息准确度，但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例，以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购： 以“什么值得买”智能体为例，用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过 API 检索商品信息，与提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类垂直搜索应用，提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作，通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题，如新产品取名，涉及多个步骤和智能体，还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点： AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项，可用于品牌卖点提炼，搭建品牌卖点提炼助手。 搭建前要明确 AI 能力边界，如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等，确定的智能体更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。
2024-12-19
AI智能体在电商领域到底能做什么
AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。
2024-12-19
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI在企业落地
企业落地 AI 可以参考以下内容： Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了相关最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。例如 Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接： 影刀 RPA+AI Power 方面：大模型有输入和输出限制，AI Power 集成丰富组件及技能组件可拓展 AI 服务能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作。其具有无缝多样的使用方式，如嵌入方式包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业系统分散，AI Power 提供多种调用方式方便企业灵活选择接入方式。此外，影刀 AI Power 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务支持，帮助企业把 AI 落地。 此外，相关知识库还介绍了面向学习者、创作者和企业的不同服务： 面向学习者：社区提供清晰学习路径，学习者通过丰富课程、活动和竞赛提升自己，积累能力成为高素质 AI 人才。 面向创作者：创作者掌握 AI 技术利用社区资源创作，满足企业需求，为社区发展注入活力。 面向企业：链接 AI 产品和传统企业，通过与社区合作获得优质内容与服务，从学习者中获取潜在流量。社区合作实践为学习者和创作者提供应用场景和技术经验。
2025-04-12
AI在BizDevOps中的场景落地及应用
以下是关于 AI 在 BizDevOps 中的场景落地及应用的相关内容： AI 在 DevOps 中的应用： AI 可以承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色，但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。 现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务，如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码等，但需要人类验证后才能进行下一步操作。 完全依赖 AI 可能带来风险，如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 AI 的记忆能力： ChatGPT 支持记忆功能，可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格，但新开会话可能在高推理任务中效果更好。 建议将角色设定和部分对话作为样例（fewshot）放入提示词中，以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招： 结合视频教程、文字转录和基础资料，通过 ChatGPT 讲解学习内容。 角色反转，自己当老师，ChatGPT 当学生，通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。 AI 对软件工程的影响： 涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化。 自动代码生成工具（如 GitHub Copilot）提高编程效率，AI 也助力智能测试与运维。 DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps，提升部署自动化和智能监控能力。 AI 让敏捷开发更加高效，通过自动化需求分析、测试优化和团队协作增强生产力。 其他相关动态： OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备，目标颠覆智能手机。 OpenAI 推出全新 Deep Research，让 ChatGPT 成为研究助理。
2025-04-01
chatbi落地方案
以下是关于 ChatGPT 落地方案的相关内容： 产品经理如何用 ChatGPT： 背景前提：非专业 BI 工程师，依靠 GPT 提示和查询资料解决不擅长领域问题及学习成长。使用免费的 ChatGPT3.5 版本，因充值问题未解决，且账号登录出现问题无法截图还原完整对话过程。 使用过程： 先整理与 GPT 交互的基本思路及步骤，包括旧代码输入、需求及现状问题输入、调试优化、结果输出验证。 旧代码输入时，1900 行代码直接粘贴报错，采取分次输入再联合的方式，让 GPT 理解旧代码实现效果及熟悉查询表和字段，方便后续生成优化代码直接在数据库运行。原 SQL 主要逻辑是统计近 30 天内每天的业务数据日报，按天和地区分组汇总，需查询多张表几百万条数据。GPT 理解基本正确，并主动提出优化建议。 LLM 落地思考： 对大模型的任务理解、编程能力、输出遵循有较高要求，需要 LLM 前处理与后处理工程兜底，因企业流程自动化出错影响面广。该方向能帮助企业完成数字化转型并升级至业务自动化，多为定制化服务，业务爆发期可能在几年后经济回暖时，目前需求方可能优先是国企与金融等数字化成熟且有国家 AI+任务驱动的地方。 采用 RAG 方案进行知识应用的工程框架，包括 AI 搜索、智能客服、流水线问题定位等场景，通过给予大模型已有行业知识解决问题，但前处理过程对方案效果影响较大。 ToC 业务方面，当前爆款产品如 ChatGPT、Midjourney 等，暂未出现像微信这样的大杀器 C 端产品，未来 C 端产品形态难以确定。
2025-03-22
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents（智能体）
AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15