文章总结了七大类AI智能体在企业中的应用场景：智能问答、可视化呈现、数据整理与分析、多模态创作、学习对练、信息整合和智能审查。作者通过评审40份企业AI方案发现，成功的关键在于解决业务痛点、提升效率，而非单纯追求技术炫酷。企业应从高频重复任务、数据孤岛等角度切入，通过小而精的智能体逐步扩展，实现"替代重复劳动+放大人的价值"。

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经过近一周的评审，我对这 40 份作品做了一个整理和归类，大概可以分为7大类，希望这些智能体分类可以给大家带来一些启发。

1、智能问答类

典型场景：政策解读、讲师推荐、标书需求挖掘、售前售中售后客服。

这些方案更多是利用大模型的自然语言问答能力，结合 RAG （检索增强生成）技术帮助业务人员快速获得准确信息，避免重复搜索和人工整理。

这些智能体的价值点在于减少信息获取的时间成本。

其中像讲师推荐的场景，我觉得是可以通用泛化到任何领域的。

比如供应商选择，内容推荐等，所以我最近想把我的 AI 工作流课程升级一下，做成一个知识库，可以让学员提问，个性化选择合适的内容来学习。

2、可视化呈现类

典型场景：运营报告生成、排版优化、智能 PPT 生成。

这类作品偏“生产力工具”，把繁琐的排版、数据呈现交给智能体处理，让业务人员专注于逻辑和内容。

作品里好多都是这种根据某个方案文档生成 PPT 的案例，果然 PPT 是职场人最痛的痛点。

这类智能体价值点在于 让信息更直观、更高效传播，和我之前做的 AI 视觉卡片挺像的，这也是目前 AI 非常擅长的地方。

3、数据整理与分析类

典型场景：发票识别与整理、ChatBI 自动分析。

这类应用解决的是企业里最常见的“脏活累活”——数据录入、清洗、分析。

👉 价值点在于 提升数据处理和分析效率，减少人工差错。

更进一步，能帮助企业真正释放数据价值，我之前在帆软 BI 产品线工作过，负责 chatbi 产品线的产品经理、运营、技术都认识很多，也有和他们定期交流。

发现chatbi 的实现质量与底层数据梳理息息相关，一个 chatbi 项目可能花在底层数据梳理的时间反倒是最多的。

其次是 NL2SQL 方面，把语义转化为 sql 语言的准确率，以及 sql 与数据的映射关系。

所以我觉得 chatbi 至少还需要几年的时间才能比较成熟。

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4、多模态创作类

典型场景：文档播客化解读、图文物料尺寸优化。

AI 在多模态的能力上已经展现出了 “一次创作，多端分发” 的威力。

文字可以变声音，文档可以变视频，设计图可以一键适配多平台。

价值点在于 极大降低内容生产和分发的边际成本，比如说这篇文章，就是我的一个短想法延伸而来，而这篇文章也可以录制为一个播客，也能变成一个短视频。

5、学习与对练类

典型场景：销售话术对练、英语口语对练、问答-训练-反馈循环。

这类作品抓住了“学习需要即时反馈”的本质，把 AI 当作随时可用的教练或陪练。

因为时代光华是老牌的头部培训公司，其研究可以看到一个大趋势，知识传授以后会是 AI 为主导，教师辅助。

价值点在于 个性化学习 + 无限次练习，这是传统培训无法提供的。

所以奥特曼和黄仁勋都说过这是最好的时代，因为年轻人有了 AI 想学啥都能快速学会，只要你想学。

6、信息整合类

典型场景：销售趋势信息抓取、招投标信息抓取，新闻热点推送。

很多企业的痛点不在于“没有数据”，而是“数据分散”。

AI 智能体可以自动从不同渠道抓取、汇总、分类，并结合业务逻辑进行提示。 这类智能体价值点在于 把信息优势转化为决策优势。

很像是之前的爬虫，但没有 AI，爬完的数据还是很难转变为有价值的洞见，现在有了 AI 就可以了。

7、智能审查类

典型场景：合同纠错、简历筛选、健康监测。

这类方案强调 AI 在“风险发现与质量把控”上的作用，它能代替人工去做细致的审查和筛选工作。比如：

• • 合同里是否有潜在的风险条款？
• • 简历是否符合岗位要求？
• • 健康数据中是否出现了异常波动？

价值点在于 降低决策风险，提升审查效率。

我觉得这个点特别好，比如我现在合作的合同都是 AI 来审查，我发布的文章前都是 AI 帮我检查的，看看有没有错别字、语法、语病。

除了文字的校验，AI 也能做图片的校验，最近有个 case，是一个大型的食品零售公司，用 AI 来批量审查宣传素材的图片封面是否有违规，是否有优化改进点。

类似这样的案例还会很多很多。

通过这次比赛，我的 5 点洞察

1. 1. 人人都可以是 AI 产品经理。

从我进入互联网IT 行业的时候，就一直在喊人人都是产品经理，在 AI 时代，这真的已经成为现实了。

40 多份作品里，大约有一半真的用「扣子」搭建了 Demo。可见 从想法到行动的那一步的门槛，已经大大降低了。

1. 2. 七大类场景，几乎覆盖了企业核心需求

从问答、报告、分析，到创作、学习、整合，审查。

这些场景已经构成了一个较完整的 AI 应用谱系。企业完全可以对照这几个维度，拆解自身业务，快速找到可落地的切入口。

1. 3. 价值决定成败

不是所有“炫酷”的 AI 应用都能成功，关键还是看：是否解决了业务里的“痛点”？

是否在效率、成本、体验上有质的提升？

如果答案是“是”，那它就具备落地价值。

1. 4. AI+一定要从业务切入

这次比赛是业务人员参加的比赛，里边有很多有价值的场景，是只有一线的业务人员才能发现并提出的。

所以我也非常推荐有能力的公司可以通过 AI 智能体大赛的方式，来挖掘AI+业务需求。

1. 5. 如何挖掘 AI 结合点？

如果你也在思考“如何把 AI 真正落地到业务中”，可以从这几个简单的问题出发：

1. 1. 我们业务中有哪些 高频、重复、标准化 的任务？
2. 2. 我们是否有 数据孤岛，信息需要频繁手动整合？
3. 3. 哪些环节 人工成本高、但价值又不在“人”的创造力上？
4. 4. 哪些工作需要 高效可视化表达，而我们目前做得很低效？
5. 5. 哪些学习/训练场景，缺少即时反馈，AI 可以补上？

最后

AI 智能体并不是“无所不能”，但它已经能在很多业务场景里做到 “替代重复劳动 + 放大人的价值”。

作为评委，我最大的感受是：

不要幻想一步登天，而是找到一个业务切口，用小而精的智能体跑通闭环，再逐步扩展。

这，就是 AI 在企业落地的正确姿势。

如果您的企业有 AI 结合业务的需求，欢迎咨询，我是 sky 陈天，致力于帮助企业和个体实现 AI 化转型，帮助更多企业赢在 AI 时代。

END
随着大模型的持续火爆，各行各业纷纷开始探索和搭建属于自己的私有化大模型，这无疑将催生大量对大模型人才的需求，也带来了前所未有的就业机遇。**正如雷军所说：“站在风口，猪都能飞起来。”**如今，大模型正成为科技领域的核心风口，是一个极具潜力的发展机会。能否抓住这个风口，将决定你是否能在未来竞争中占据先机。

那么，我们该如何学习AI大模型呢？

得益于新岗位相较于被取代岗位更高的生产效率，全社会的整体生产效率实际上是不断提升的。

然而对每个个体而言，更准确的说法是：

“率先掌握AI技术的人，将比后来者更具竞争优势”。

这个道理，在计算机、互联网乃至移动互联网兴起的每一个时代初期，都同样适用。

作为一名在互联网一线企业拥有十多年工作经验的老兵，我指导过许多同行和后辈，也帮助了不少人实现能力提升和职业成长。

在这个过程中，我积累了许多值得分享的经验和知识，也希望能用自己的专业能力，为正在学习人工智能的你答疑解惑。尽管日常工作已经非常繁忙，我仍然坚持整理和输出这些内容。但由于信息传播渠道有限，许多互联网人难以获取系统、可靠的学习资料来实现自我提升。因此，我决定免费分享一批重要的AI大模型资料，包括：AI大模型入门学习思维导图、精选学习书籍与手册、配套视频教程，以及部分实战学习录播视频。

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01

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06

全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
  、、、

二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。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，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

最后，本文提供的完整版大模型 AI 学习资料已上传至 CSDN，您可以通过微信扫描下方的 CSDN 官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。