文章探讨了企业智能体的多层次应用模式，包括平台化服务、加盟商生态和营销Agent解决方案。实施策略强调从痛点出发、小步快跑、开源优先和跨部门试点，避免同质化陷阱。智能体火热源于大模型成本降低和AI时代开启，未来将形成个人、企业、社会与国家智能体融合协作的生态体系。

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效果如下：

1.做为平台，提供通用的智能体服务

1.对于数字化建设没有完成落地的企业，可以通过购买服务，享受到AI智能体带来的快捷高效的服务（不一定要按老一套进行信息化建设）

2.对于信息化建设完善企业，在进行智能体转型中，避免重复建设，可以购买专属服务，同时也可以进驻平台，提供卖家服务

目前常见的模式：（评估，业务分解，技术选型，预算…可行性分析）

从痛点出发：聚焦1-2高价值场景（如客服自动化节省50%人工），避免大而全。

小步快跑：用Dify/Coze做Agent，验证后计划再用LangChain等技术规模化。

开源优先：初期用Llama/Dify，降低成本；商用模型（如DP,Doubao，Qwen）适合高并发场景。

跨部门试点：选择跨部门场景（如销售+库存），测试Agent协作能力。

结果：

–有成果，有验收不代表有价值，并没有真正的落地

–多个企业都是同质化的策略，同质化的结果，没有了谈资…

–继续建智能体？等待？已经建设的智能体怎么增值，探寻新模式

3.对于强隐私数据，数据不出企业，用户可一键销毁，背后会有云服务的支撑

2.加盟商服务

1.当很多企业都上了智能体，可以运营出来（包括自身），注册到平台（类似电商里的商家），买卖可以都是同一方

–有自己独立的服务是区别同企业的优势

–包括可以提供算力服务的企业

2.买家(企业），根据服务质量，内容进行服务的购买（智能体服务）

–企业智能体也会有外购需求

3.做为市场平台，可以将算法分化，依托更多能提供服务的卖家

4.加盟商服务，可面向业务复杂度高的企业

营销Agent（企业增值服务）

解决什么问题：

算力瓶颈与成本高；多样化需求难以满足；

数据隐私与合规风险；缺乏透明性与信任；

技术门槛高，部署复杂

运营效率低，效果难以持续

市场推广与客户获取成本高

不知道用过宝塔吗，企业购买服务后，可以直接自主管理和监测

3.智能体为什么这么火，未来趋势

–大模型市场纷争告一段落，成本也降了不少。促进了给下游生态的繁衍生息

–AI时代开启了，未来个人，企业，社会，国家都会有各自的智能体，融合协作。

年初DP横空出世，让很多企业走进了AI，有的企业在布局，有的企业在拥抱，有的买入deepseek一体机，有的用的deepseek API，总之都在思考着AI，期望着AI，又经Manus,多月沉淀，问题涌现，热情冷却，开始重新审视AI真正的价值…这次智能体的车你会上吗…

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。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。因此，我坚持整理和分享各种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。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

• 全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

• 解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

• AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

• 提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
3. 100集大模型视频教程：通过视频教程，你将更直观地学习大模型的技术细节和应用方法。
4. 200本大模型PDF书籍：丰富的书籍资源，供你深入阅读和研究，拓宽你的知识视野。
5. LLM面试题合集：准备面试，了解大模型领域的常见问题，提升你的面试通过率。
6. AI产品经理资源合集：为你提供AI产品经理的实用资源，帮助你更好地管理和推广AI产品。

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