嘿，大家好！这里是一个专注于前沿AI和智能体的频道~
之前咱们分享过，Gartner预测，到2027年底，超过40%的Agentic AI项目将被取消。
为什么很多在Demo阶段表现很惊艳，到企业实践里就拉跨了呢？
这背后的根本矛盾是什么？今天试着拆解一下。
一、AI Agent 面临的困境
一方面，是模型本身的问题，老生常谈的几点：不一致、不真实、不及时。
分别对应了输出随机性、幻觉、训练知识截止日期。
除了模型本身的问题，还有很重要的一点是，工程化落地的难度也被严重低估了。
很多人理论特别的精通，然后以为搞Agent就是调API、写Prompt。
但真正落地时才发现，AI本身只占30%的工作量，剩下70%全是脏活累活。
因为大多数的公司，都不是AI Native的公司。内部运行着各种异构系统，这些系统之间有的没有API，有的接口文档早没了，权限也是奇奇怪怪的。
数据不出域、合规审计，这些都是通用 Agent 很难直接搞定的硬骨头。
二、还得强调一条红线： 安全合规
做久了TOB，比如金融、医疗、政务。数据安全和合规是不可逾越的红线。
当我们处理大量企业数据时，各种敏感信息，存储的安全性，都非常考验整体系统的设计。
并且，因为大模型，本身是个大黑盒子，而国内往往又需要非常严格的合规审查。所以Agent每一步都需要有据可查，可解释，可追述。这些都是大多数Agent系统的短板。
三、如何破局
我们需要的是一个更聪明的通用Agent吗？
我觉得并不是。我们需要的是一个工程化能力完备、与业务系统深度集成、具备企业级安全保障的Agent平台。
最近看了一些国内厂商的方案，金蝶的苍穹Agent平台算是比较有代表性的一个。它的思路不是从零开始造轮子，而是基于30多年企业服务的业务沉淀，把Agent能力嵌入到已有的企业管理场景里。
核心做了几件事：
内置业务模板，解决冷启动问题
预置了10+任务流模板、20+提示词模板、100+业务工具，覆盖财务、供应链、HR等高频场景。企业不用从头训练，直接拿模板改改就能用。
能力套件+领域 Know-How = 实际的价值。
举个例子，解决方案推荐智能体，它展现了苍穹Agent平深度优化的RAG引擎，它具备数据预处理、分层分块、名词库等能力.
理解企业行业“行话”，让每次检索都有据可依，精准可靠。企业里有很多自己的行业术语、企业术语，比如我们会叫同事叫“同学”，但是在企业级的语境里指标的定义和计算都有难度，而苍穹Agent平台构建了很多语义层的理解，帮助智能体读懂每个企业自己的专业术语。
更开放的技术标准
苍穹Agent平台的优势在于，它本身就跑在ERP/HR等业务系统上，天然打通了数据和权限。不用再搞一堆API对接，Agent调用的工具直接继承原有系统的权限模型。
支持MCP、A2A、Open API 等主流标准，便于二开。
企业级安全：支持私有化部署
对安全要求高的企业，可以选择私有化部署，数据不出域。平台支持按组织、角色、用户的细粒度权限管控，还有敏感词过滤、隐私信息隐藏等内容安全能力。
这些对金融、政务客户来说是刚需。普通的Agent平台很难提供这种级别的保障。
苍穹Agent平台提供了Agent评测工具、日志跟踪，调用统计，可以完美实现规划、开发、效果评估、迭代优化闭环。
三、最后
通用Agent和企业级Agent，不是非此即彼的关系。
前者更像是原材料，适合有强技术团队的企业自己折腾。
后者更像是半成品，适合想快速见效、又不想踩太多坑的企业。
如果未来，真的出现不同Agent之间通过A2A这类协议互相调用，像一个虚拟的跨部门团队一样干活。
到那时候，苍穹Agent平台这类企业级平台的价值会更明显，因为它天然具备统一调度和安全管控的能力。
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。
