生成式AI培训：掌握AGENT全链条能力与技术融合策略

企业在数字化转型中的痛点与挑战

在当前快速变化的商业环境中，企业面临着众多的挑战，尤其是在数字化转型的过程中。随着技术的不断进步，尤其是生成式AI的崛起，企业亟需适应新的技术潮流。然而，许多企业在这一转型中遭遇了不同层次的困境。

李勇：企业DeepSeek等AI大模型驱动的AGENT内部应用实战

在生成式AI快速发展的时代，企业亟需掌握AI大模型的实战应用。本课程专为上市国央企的管理者、设计师及业务骨干设计，深入探讨DeepSeek等大模型在企业中的应用场景与实施策略。通过实战案例与技术解析，学员将能够突破传统开发模式的

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• 技术孤岛：许多企业的技术架构依旧采用传统模式，导致各部门之间的信息孤立，无法形成有效的数据共享。
• 反应迟缓：在市场需求迅速变化的情况下，企业的响应能力往往滞后，无法及时调整策略。
• 人力资源依赖：技术转型通常需要专业的人才支持，这使得企业在推进数字化过程中面临人力资源短缺的问题。

为了应对这些挑战，企业需要探索新的技术解决方案，以提升效率与竞争力。如何有效利用新兴技术，尤其是AI大模型，来实现数字化转型，成为了许多企业的当务之急。

AI大模型在企业数字化转型中的价值

随着AI技术的不断进步，企业可以借助AI大模型来构建更为高效的数字化开发引擎。这些模型不仅可以提高开发效率，还能帮助企业在需求变化时迅速做出响应。具体来说，AI大模型能够带来的优势包括：

• 自然语言处理能力：企业的业务人员可以通过自然语言直接定义需求，从而降低了对技术开发人员的依赖。
• 自动化响应机制：AI系统能够根据业务需求的变化自动调整，极大地缩短了流程变更的调整周期。
• 降低开发成本：通过AI大模型的应用，企业可以减少代码冗余，提高资源利用率，从而降低整体开发成本。

企业在数字化转型中，尤其需要关注如何将AI大模型与现有的技术架构结合，以形成完整的技术解决方案。

如何通过AI大模型解决企业痛点

企业在推进数字化转型时，通常会面临多个层面的技术问题。AI大模型的应用可以帮助企业解决以下几个核心问题：

提升开发效率与灵活性

传统的开发模式往往会导致代码冗余和响应迟滞，企业在新增需求时需要重新开发模块，造成资源浪费。而AI大模型的引入，使得业务人员能够直接参与到需求定义中，从而快速响应市场变化。例如，某央企利用AI大模型重构OA系统后，需求响应效率提升了五倍。这种灵活性让企业能够更好地适应市场需求。

实现技术的融合与协同

AI大模型在应用过程中，能够与其他技术如自动化机器人（RPA）和低代码平台进行结合，形成复合技术方案。这种技术融合不仅可以提高工作效率，还能降低错误率。例如，某银行的智能报销AGENT通过融合OCR与RPA技术，错误率从12%降至1%。

智能化转译业务场景

企业在进行数字化转型时，往往面临复杂的业务需求。通过智能化转译的方法，企业能够将复杂的需求拆解成可落地的AI任务单元。这一过程不仅提高了需求的可实现性，也使得企业能够更加高效地进行资源配置。

AI大模型的多场景应用

AI大模型在企业中的应用场景非常广泛，涵盖了办公效率、流程优化、决策支持等多个领域。以下是一些典型应用场景：

办公效率的提升

在办公场景中，AI大模型可以通过智能会议纪要、合同比对等功能，提高工作效率。例如，智能会议纪要可以自动提取待办事项并分配责任人，节省了人工记录的时间和精力。

流程的优化

在流程管理中，AI大模型能够实现智能排班、供应链预警等功能，自动识别并响应业务中的异常情况。这种智能化的流程管理，提高了企业的运营效率，降低了人力成本。

决策支持的强化

AI大模型还可以为企业提供强有力的决策支持，实时生成竞争对手策略报告，帮助企业在招投标过程中获得优势。这种数据驱动的决策方式，使得企业能够在竞争中脱颖而出。

构建适配企业需求的技术工具矩阵

为了有效地应用AI大模型，企业需要构建适配自身需求的技术工具矩阵。这一过程包括：

• 基础层：整合DeepSeek API与开源模型微调，形成基础的技术支持。
• 执行层：选择合适的RPA工具，如UiPath等，确保业务流程的自动化执行。
• 数据层：利用向量数据库与知识图谱工具，提升数据处理能力。
• 监控层：通过AI链观测平台，实时监控AI系统的表现，确保其安全性与稳定性。

这种多层次的技术工具矩阵，不仅提高了开发效率，还能有效保护企业的数据安全。

实施企业级AGENT的步骤与策略

在实施AI AGENT的过程中，企业需要遵循一套系统化的路径，以确保应用的成功落地。实施的路径包括：

• 试点期：选择3个月内能够见效的场景进行试点，积累经验。
• 推广期：建立内部AGENT应用商店，鼓励各部门分享应用经验。
• 融合期：将AGENT与传统系统进行API打通，实现信息共享。
• 进化期：持续优化模型性能，保持技术的先进性和实用性。

在实施的过程中，企业还需要关注数据的安全性，通过敏感数据的脱敏训练方案，确保企业数据不被泄露。

总结与展望

随着AI大模型技术的不断发展，企业在数字化转型过程中获得了前所未有的机遇。通过有效地应用AI大模型，企业不仅能够解决现有的痛点，还能提升整体的竞争力。这些技术的融合与应用，不仅是对传统模式的挑战，更是企业未来发展的关键。

在这个过程中，企业需要不断探索与实践，寻找适合自身发展的最佳路径。通过将AI大模型与企业实际需求相结合，企业能够在未来的竞争中立于不败之地。