企业官网建设流程全解析

北京远程时代网站建设,网站做图分辨率是多少合适,wordpress主题小程序,东莞网站竞价推广运营文章解析了企业级AI Agent技术栈Agentic AI Stack的三层九阶段架构#xff0c;包括参与层、能力层和数据层。强调成功实施Agentic AI#xff0c;技术仅占20%#xff0c;80%依赖变革管理。该框架帮助企业理解AI Agent生态系统#xff0c;识别机遇#xff0c;并…文章解析了企业级AI Agent技术栈Agentic AI Stack的三层九阶段架构包括参与层、能力层和数据层。强调成功实施Agentic AI技术仅占20%80%依赖变革管理。该框架帮助企业理解AI Agent生态系统识别机遇并为大规模部署和员工转型提供战略路线图。当前关于AI Agent的技术栈有很多但真正能够用于企业的并不多。每一种技术框架和工具说起来都是非常优秀但真要应用到企业中时却总是捉肘见襟。想要把最新技术应用到现实业务场景与技术环境中间还需要跨越很大的门槛。每个企业的数字化程度不同技术环境不同对于技术的引入与融合也会有很大的不同。对于更多持续引入应用各种先进技术的企业来说引入新技术并不难难的是如何把新技术与原有业务进行妥帖的融合。对于当前大模型的应用而言就是如何把AI Agent和大模型引入并与已有业务系统进行完美融合这是大部分企业的纯刚性需求。对于企业经营而言技术只是支持业务更好运转的一部分。新技术作为战术实施用来优化业务流程而基于某种技术的企业战略方是支撑企业运营的长久之计。所以对于AI Agent这样的能够高效变革企业经营的技术企业最好能够从更高的战略层面去看待它的应用这样关于Agentic AI的战略应用也开始被更多企业管理者进行探讨。在这个前提下一些面向企业战略的Agentic AI架构也由此而生。上篇文章王吉伟频道介绍了能够提升编码Agent能力的优秀技术堆栈AI赋能栈AI Enablement Stack得到了很多读者的关注。推荐阅读这个五层结构AI Enablement Stack把真正可用的AI Agent技术栈生态讲透了这篇文章向大家推荐一个面向企业的AI Agent技术栈Agentic AI Stack for Enterprises。这是由Agentico创始人Oliver Morris与变革管理专家Simon Torrance合作开发的综合框架从战略企业角度映射了新兴的Agentic AI生态系统。旨在为企业提供一个战略视角来理解Agentic AI生态系统揭示了成熟和新兴的技术类别能够帮助企业理解这个新行业识别机遇并为Agentic AI的大规模部署和员工转型提供路线图。总体是一个三层结构分为九阶段参与层关注AI如何与用户和系统交互包括接口和第三方Agent。能力层包含核心的AI功能和控制包括控制、编排 、智能和 工具 其中工具包含新兴的 下一代RPA和流程挖掘。数据层支持学习和问责制的基础系统主要包含记录系统Agent工作核算是其中的新兴子类别。Oliver Morris专门写了一篇文章介绍这个框架指出“Agentic AI的成功20%靠技术80%靠变革管理。” 这强调了非技术因素组织结构、治理、文化等在Agentic AI部署中的关键作用。因此缺乏清晰的战略假设和变革管理技术堆栈的价值有限甚至存在风险。需要说明的是这个框架的重点不在于技术而是强调成功Agentic AI实施需要技术和变更管理的结合进而帮助企业建立生态系统合作伙伴关系和战略能力。该框架从更广阔的Agentic AI战略视角看待Agent的部署与应用尤其适合企业在现有业务系统下部署实施Agent的技术选型参考值得企业管理者与开发者理解与掌握。关于该框架这里附上Oliver Morris介绍它的原文供大家参考和学习。【PS赠书福利见文末】当技术人员专注于Agentic AI 的实现时成功的企业领导者则有着更宏大的思考——生态系统合作、供应商选择以及战略能力的构建。Agentico创始人olivermorris与变革管理专家Simon Torrance合作开发了企业Agentic AI技术堆栈Agentic AI Stack for Enterprises一个从战略企业视角描绘这个Agentic AI生态系统的综合框架。Agentic AI Stack for Enterprises揭示了这个新行业中既成熟又新兴的各类技术层面。有些层面充满创新活力而另一些则几乎空白蕴藏着巨大的机会。该技术栈分为三个层级交互层EngagementAI如何与用户和系统交互。能力层CapabilitiesAI的核心功能与控制。数据层Data支撑学习与问责的基础系统。实现Agentic AI的成功技术只占20%剩下的80%是变革管理。该框架帮助企业将机会置于正确的战略环境中AI-人类团队的动态自组织具备低边际成本的可扩展智能企业范围的知识放大提升运营韧性那些现在开始建立生态合作关系的组织将在未来具备最强的能力构建和竞争优势。技术栈详解所有技术要素的底层是一个关键的基础组成部分一个连贯而稳健的商业Agentic AI战略。这是一种假设旨在与企业的整体战略保持一致。它明确Agentic AI的愿景与目标提出部署场景、成功路径和实现目标所需的运营模型。Agentic AI Stack for Enterprises架构汉化机翻所谓“运营模型”不仅包括技术栈中描述的技术要素还涵盖实现目标所需的非技术性技能、组织结构、指标、治理和变革流程。显而易见Agentic AI的成功或许只有20%是技术80%则是变革管理。如果没有这些基础的、非技术性的要素支撑——以清晰、可验证的战略假设的形式加以明确——那么技术栈中的组件将价值有限甚至存在风险。由于篇幅限制本文无法详尽解释每一层及其子组件详细说明留给客户。下文会简要描述每一层、突出重要子类别并列举一些具有代表性的创新公司。1. 交互层Engagement Tier第1层界面Interfaces这是至关重要的第一层AI服务在此与用户对接无论是消费者、企业客户、企业员工业务或 IT还是其他非人类系统如AI Agent或IoT设备。应实现自然、可控的交互同时保障可访问性与安全性。新兴子类别市场与发现APIMarketplaces Discovery APIs这类平台用于发现、评估和集成AI Agent实现合作企业、供应商和客户之间的连接。目前这些市场平台仍处于初级阶段但随着AI Agent在垂直行业中的普及它们将快速成熟以满足需求。代表创新者Agent.ai由HubSpot CRM 创始人打造这是一个AI Agent的市场平台用户可在其中发现、连接并雇佣AI Agent完成各种任务。第2层第三方AgentsThird-Party AgentsAgent本身单体或多体帮助企业以更高效、创新的方式服务其终端用户。新兴子类别企业到AI AgentB2ABusiness-to-Agent随着AI Agent的普及并获得代表用户进行采购的能力在权限范围内它们自身也将成为特定服务的“客户”。这一市场尚属全新领域。创业加速器Y Combinator最近已为该领域的创业者提供投资支持。代表创新者暂无目前市场仍为空白2. 能力层Capabilities Tier第3层控制Controls确保AI Agent在政策范围内安全、合规和伦理运行的保障层。该层设置安全护栏、监控合规性、维护审计日志以建立信任、防止误用并避免意外后果。新兴子类别验证与政策合规由于生成式AI模型输出具有概率性不能完全准确因此可以将政策与法律文件转化为规则集合并用于对模型输出进行交叉验证。这类“形式化验证”与合规机制可提升用户信心使 AI 承担更多关键任务。目前该领域参与者极少有望迎来爆发。代表创新者Amazon Automated Reasoning此工具支持将AI 输出与既定政策对比验证识别错误并确保合规。借助自动推理技术提供数学级的正确性证明降低“幻觉”风险增强信任。第4层编排Orchestration负责协调AI Agent之间及其与人类之间协作的引擎。涵盖部署、监控和工作流管理以最大限度提升生产力并保障可靠性与可问责性。新兴子类别微调Fine-Tuning将预训练模型通过特定数据集再训练以适应特定任务或领域。当前的微调多针对个别模型服务企业特定需求但研究表明也可以对Agent团队进行微调让多个Agent既具专业性又能协作。代表创新者Predibase为小型语言模型提供微调服务帮助企业将AI 模型定制化用于特定场景。第5层智能Intelligence提供推理与语言能力的认知层既包括OpenAI等外部服务也包括企业自有模型。必须具有灵活性和可升级性以跟上技术演进的步伐。新兴子类别Agent运维Agent Ops涵盖Agent的监控、错误报告、持续评估与部署。随着AI Agent具备更强自主性并执行更复杂任务其服务水平也需自动化监控与管理。Agent Ops为Agent生命周期提供结构化监管手段。代表创新者LangSmith提供实时监控、分析与优化AI Agent行为的工具增强Agentic AI应用的可观察性与可靠性。第6层工具Tools支持AI Agent与企业系统交互的执行层。通过API或标准界面包括支付处理等关键能力提供安全的数据访问与操作权限。新兴子类别下一代RPA与流程挖掘RPA机器人流程自动化与流程挖掘Process Mining是Agentic AI 可以借力的现有技术。在大型企业中RPA 通常用于自动化重复、规则驱动的任务。AI Agent通过推理能力可进一步扩展这种自动化。流程挖掘则用于分析业务流程并识别可自动化的低效环节从而明确Agentic AI 的应用机会。代表创新者UiPath国内如实在智能、容智信息、金智维等成熟的自动化平台传统上自动化人类重复的数字任务。如今结合AI 视觉与 APIUiPath 支持构建能理解并执行复杂企业流程的AI Agent。3. 数据层Data Tier第7层记录系统Systems of Record为企业记忆和持续性提供技术基础。记录交互历史、追踪决策、管理成本使AI Agent能够从经验中学习并为企业长期战略提供支持。新兴子类别Agent工作核算Agent Workforce Accounting当前的Agentic系统多被限制在权限和交易能力上。但随着它们开始涉及财务决策将有必要追踪其直接成本与行为决可以称之为“Agent工作核算”。目前仅发现一家探索者未来会有更多现有会计系统扩展到此领域。代表创新者Workday 的 Agent System of Record用于管理和评估组织内AI Agent的系统确保其行为符合企业目标与合规要求。其他供应商与创新者在这项工作中Agentico建立了一个详尽的创新企业与供应商数据库。其他相关的企业列表和目录大多组织混乱、不完整甚至包含非Agentic解决方案。这一领域目前已经出现一些特别具有创新性和重要性的企业参与的玩家也已不少。同时一些大型科技公司正在横跨多个层级展开竞争市场正在形成“控制点”之争。虽然大规模投入最终有利于企业客户但由于供应商能力难以验证这也造成一定困扰。因此不建议将所有资源投入单一供应商。多供应商战略更为合理。企业领导者应明确哪些界面、能力与数据是战略资产哪些则为通用商品。前者应倾向内建后者可以外包。因此稳健的商业Agentic AI战略将为这一判断提供依据。主要创新优势该框架与技术栈以及后续版本旨在支持以下潜在的变革式发展高效的人机协作人类与AI 团队可依据各自优势自组织并动态分工。可扩展智能企业能力可在不增加等比例人力与成本的前提下实现倍增。知识放大最佳实践与专业知识可被捕获、增强并在企业中一致部署。运营韧性混合劳动力可应对需求高峰与复杂性同时保持质量与效率。支持新兴的Agentic AI生态系统此技术栈为多方利益相关者提供指导对企业而言提供从基本的生成式AI 到真正大规模利用Agentic AI并最终实现劳动力转型的路线图帮助评估和定位供应商解决方案明确能力差距与优先级对供应商而言阐明当前产品之外的市场机会指导下一代企业级AI产品开发支持集成式解决方案建设对投资人和创业者而言揭示超越当前GenAI应用的高价值机会领域识别未被充分服务的细分市场为战略投资提供背景依据**展望未来**向混合人机劳动力的转型可能是自第一次工业革命以来最深刻的组织变革。大多数企业仍专注于高级分析和基础生成式AI前瞻性的企业高管已经把Agentic团队Agentic Teams 作为战略必需。他们意识到未来的竞争优势将取决于企业如何高效融合人类与人工智能。Agentic AI Stack for Enterprises旨在为实现这一混合劳动力的愿景提供架构基础使AI Agent不再只是工具而是真正的团队成员。那些现在开始构建这些能力模式的企业将能以近乎零边际成本为利益相关者创造新的价值层级彻底改变其行业的经济结构。工作的未来既非纯人工也非纯智能而是两者之间无缝协作。现在已经到了为这个未来做准备的时候了。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】