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一个强大的“空架子”平台本身并不“生产业务能力”而是提供工作流编排引擎标准调用协议插件生态和工具链企业需要自己把它填满。适用场景 拥有强力IT研发团队的企业主要用于快速验证创新想法或者构建与业务系统解耦的独立AI应用。天花板永远卡在“最后一公里”对接 ERP、MES、CRM 等系统仍需大量工程工作数据治理、权限、安全都要企业自己兜底难以对齐企业的真实财务/供应链逻辑给管理层的选型思考我有一支稳定、熟悉 AI 工程 业务的团队吗我能否承担持续的维护成本我需要的是创新试验还是流程级自动化我的业务系统是否允许“外部 AI”来操刀第二派模型生态流如字节阿里等模型大厂这一派胜在通用性和易用性。但对于大型企业而言顾虑主要在于数据与深度。核心财务数据是否适合跑在公有云模型上通用的Agent能否理解企业内部特有的“一物一码”库存逻辑当涉及复杂的业务深水区时通用大厂平台往往显得“懂常识但不懂业务”技能包管够但没法真正应用到企业核心价值区。核心逻辑 “模型即服务”。支持应用市场支持多模型调优能与办公软件如钉钉、飞书无缝连接非常适合低门槛的使用场景。适用场景 企业知识库问答、文档总结、营销文案生成、或者基于办公软件如钉钉、飞书的轻量级协同助手。边界懂通用常识但不懂你的业务财务制度、库存逻辑、审批链这种深业务难以理解数据托管在大厂云上大型企业通常谨慎难以原生嵌入核心流程给管理层的选型思考我们的需求是“轻应用”还是“流程自动化”数据能否放在公有云模型上需要与 ERP/供应链深度联动吗协同办公是否是主需求第三派独立极客流“AI一人公司”与外包小团队这一派的优势是快和便宜。他们没有历史包袱极度敏捷能快速拥抱市场最新技术栈包括 vibe coding。但风险同样明显团队稳定性无法保证缺乏架构、缺乏文档、缺乏审计能力无品牌背书无法通过企业级合规产出的系统容易成为“孤岛”或“烟囱”这类合作更像“游击队”而非“正规军”。核心逻辑 “极致定制”适用场景 极度非标的边缘需求或者企业内部某个部门级的、预算有限的实验性项目。给管理层的选型思考这个需求是否是“试验性”可接受失败未来谁来维护团队随时消失怎么办是否需要审计、安全、权限、日志第四派业务底座流以金蝶为代表的老牌正规军企业当下真正迈入“实战场景”的需求是财务自动核算供应链智能调度审批自动流转多系统协同的端到端流程这些都要求AI 与 ERP、SaaS、组织权限、安全体系原生一体化。而这正是业务底座流的护城河。它们能实现技术底座行业Know-how的双重赋能使企业无需从零构建AI能力真正实现开箱即用用即见效的智能化转型。它们不是在“外挂一个 AI”而是让 AI 长在企业的业务骨架里。核心逻辑 “原生集成”从内向外生长的 AI不同于前三派从外部尝试“连接 ERP”这一派是直接生长在企业业务系统之上。我以金蝶苍穹 Agent 开发平台为例详细为大家展示这一派的核心逻辑与独特优势1. 连接不是问题因为它们本身就是数据源其他流派需要花费大量精力去对接ERP接口而金蝶基于30 多年企业管理经验自研的KDDM统一元数据框架实现 ERP 数据的深度连接与安全管控使其平台无需复杂接口开发即可理解业务对象如订单、凭证、物料背后的管理逻辑天然实现了Agent与企业SaaS数据、流程的深度连通。苍穹 Agent 开发平台集成业务应用2. 企业级可控让智能体运行在可监管、可审计的权限体系中初创新秀类侧重技术实现大厂类侧重C端体验抢占流量而企业级软件厂商最看重合规。 金蝶苍穹采用了“平台与业务权限一体化”的设计。一个Agent能查什么数据严格遵循企业原有的组织架构和角色权限RBAC。此外敏感词过滤、隐私信息隐藏、双备案等企业级安全特性让大企业敢于把AI放进核心流程里。苍穹 Agent 开发平台敏感词库配置3. 在统一安全体系下获得开放且不受限的模型与工具选择权金蝶苍穹目前支持30国内外主流大模型包括DeepSeek、文心一言等并支持MCP、A2A等开放标准。企业可以使用金蝶深厚的业务封装能力同时灵活切换市面上最聪明的大模型也可以私有化部署自己企业内部的定制模型在安全的基础上也给足了自由。苍穹 Agent 开发平台接入模型示例苍穹 Agent 开发平台接入工具配置4. 低/零代码平台让业务人员成为“AI 构建者”根据金蝶官方白皮书介绍苍穹Agent开发平台预置10任务流模板如订单处理、智能审批和邮件自动化等和100业务工具覆盖财务、HR、供应链等五大核心领域以及20提示词模板开箱即用降低学习成本缩短 AI 实施周期助力企业快速验证 AI 价值。任务流工作流编排提示词资产管理通过低/零代码的可视化编排和预置的丰富模板金蝶让非技术出身的财务经理、HR总监也能亲手构建Agent。这种“业务人员自主定义的数字化与智能化”才能真正解决一线业务痛点让 AI 真正扎根业务现场形成可持续演进的业务智治能力。给管理层的选型思考我希望 AI 只是辅助员工还是要自动跑流程我需要接 ERP/供应链/财务核心数据吗我是否需要企业级权限、安全与审计我希望未来企业内部是否存在“人人可建设的智能流程”企业怎么选最终决策逻辑回到“场景”本身如果把企业AI建设比作盖房子技术编排流给你一整套工具箱但你需要自己的施工队大厂生态流拎包入住的样板间改动空间有限独立极客流装修游击队灵活便宜但风险高业务底座流真正的地基与承重结构能住几十年的那种每种方案都各有千秋选择什么类型的方案取决于企业当下的境况以及投入AI的决心企业怎么做静水深流从小切口入手我们所看到的其实只是企业智能化真正展开的序章而已。过去十年企业做信息化往往是在做“加法”——堆功能、堆系统、堆工具未来十年企业做 AI得做“融合”——看能不能把智能真的“揉”进流程里、“嵌”在决策中让它成为组织肌体里的一部分。那具体怎么做某位行业大佬说过一句话我觉得非常对“每一个企业最重要的就是要制定合适的 AI 战略 既不要落下也不要盲动。静水深流顺势而为。”这就好比长跑节奏感比爆发力更重要。 说白了AI 肯定是未来的路但每家公司的鞋不一样脚力也不一样。不用急着这就去“梭哈”但也千万别在路边干看着。技术史里有一个残酷但真实的规律新秩序诞生时混乱且嘈杂但等尘埃落定之后幸存者的选择往往成为整整一代企业的命运轨迹。所以咱们不妨实际一点眼下先从一个具体场景、小切口做起让 AI 先在真实业务里证明自己长远看企业必须主动拥抱这场变革时刻关注发展动向因为 AI 转型已经是不可逆的趋势。而在 2025 年的此刻企业所能做的是一边试错、一边观察、一边沉淀自己的节奏和方法论。也许几年后回望今天会觉得很多尝试青涩、很多探索笨拙但这都不重要。重要的是——你愿不愿意在这个时代刚刚拉开帷幕的时候迈入深水区亲手参与塑造属于自己的那段智能化未来。愿每一家企业都能在这场变革真正成熟到来之前找到属于自己的航向。并在未来的某一天回望此刻时问心无愧地说我们没有缺席这个时代。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 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