企业都要做AI智能转型，先要改变几个错误认知

• 我有很多数据，肯定有优势；
• AI可以解决我之前解决不了的企业管理问题或帮我制定策略；
• 先不管，别落后，先在无技术和硬件上砸预算，一定不能被趋势落下；

先冷静！

针对企业AI智能体落地，我的建议是：

认知和理解：全副武装
执行和落地：轻装上阵

关注后发送：智能体，领取《2025中国企业级AI Agent应用实践研究报告》

1.定场景

人工智能技术下有名的一句话：**垃圾进，垃圾出；**不是把什么东西交给AI它都能给出好的答案；

同一个智能体，喂给不同的内容，产出的结果一定是不一样的； 企业的数据不见得多就好，定义好数据投入和结果之间的定义最重要。

举例子：扔给智能体销售数据，如何预测明年的销售数量；**是按照优质客户的变化比例作为重要权重，还是按照纯利润做预测策略？

这些AI可做不了，你给它下指令和策略，它才能产出你想要的完美结果。

所以企业不要认为我有很多数据，扔给AI就可以万事大吉。

大模型是通过通用知识库训练出来的，可以理解为是一个基础智商在线的优秀毕业生。但是在企业的垂直领域，想要更好的发挥它的能力，需要一个师傅在行业场景里好好带一带，可能更容易“开窍”

什么叫垂直场景？

就拿智能客服来说， 银行行业的智能客服和医疗行业的智能客服的回答风格是完全不同的；

• -医疗行业的智能客服，需要兼顾专业与温度，注重情绪识别和危机转接，及时识别患者的焦虑情绪并转人工进行关怀
• -银行的智能客服，最看重的最高效的帮用户解决问题，更强调专业、简洁和准确

这2个智能客服在落地时，投喂的专业知识不同（知识库）调教的工作流不同，产品上线后的数据指标监控方向不同。

所以，我们通过智能体，切入的服务场景是什么？场景不同，落地实现的方法都不同；

2.什么是工作流？

不是智能体里的work flow，而是人+机结合后的工作流程； 比如，还是用智能客服的例子举例。 有智能客服后，转接人工和没有智能客服的企业里，对人的要求不同，对人的考核指标也不同；

3.知识库是什么？

这可能是企业容易忽略但是其实是最重要的部分。

知识库是企业最有价值的数字资产，这里包括，企业内部人才经验的沉淀，内部做出结果的sop，这种通过实打实的业务沉淀下来，让企业产出真实成功的经验，扔给了AI，以后企业对人才的流失和经验的传承的焦虑就可以大大缓解。

因为AI的学习 能力，比一个新人要高很多。

所以，企业要想做智能体落地， 先找到合适场景 再设计这个场景下，人机结合的合适的工作流程 最后沉淀企业的价值资产-知识库

依然小步快跑，快速投入的业务中去落地，过程中不断的调优，修改。找到企业高效的智能体融合的落地流程。

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。

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