在AI落地应用中，RAG（检索增强生成）早已成为解决大模型幻觉问题、提升回答准确性的标配。但传统RAG系统一直有个痛点：它天生是"纯文本玩家"，面对学术论文里的图表、金融报告中的复杂表格和数学公式时，要么直接忽略，要么只能依赖多个独立工具分别处理，流程繁琐且割裂。

讲道理，2026 年了，大家还在用那套老掉牙的 RAG 方法——要么就是一股脑把检索到的文档全塞给模型，要么就是提前写好流程让模型按部就班地执行。这就好比你去图书馆找资料，要么馆员直接给你扔一堆书（管你需不需要），要么给你一张固定的找书流程图（第一步去A区，第二步去B区...）。

如果你要问我：未来5年，什么岗位最有“钱”景、最值得all in？

我们已经把一整套“大模型落地环境”铺好了：

AI客服不稀奇，稀奇的是在企微和个微的环境里运行，且，不封号。所以第一个Keynote：甭管什么智能体，怎么接入到你的企微、个微？但是，就算你接入了，另外一个卡点随之而来，如何开启自动回复？你要知道，企微和个微的原生官方，没有自动回复能力。所以，AI客服场景的复杂度变成了：「如何将AI客服配好，接好，到企微个微，之后开启自动回复，且不封号？这些问题解决了，我们再回到主场景上：搭建你的AI客服智能体

618刚过去，大家都在说买得值不值，但我最深的感受却是：“我只是想找个人说句话，怎么就这么难？

Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。

2026 年，注定是 Agent 从技术概念走向商业主流的转折点。无论是企业还是个人，若想在这场智能化浪潮中不被淘汰，拥抱 Agent 已不再是选择题，而是生存题。

当大模型的基础能力逐渐普及时，我们清晰地看到：**AI Agent**（智能体）正成为决定AI应用成败的关键。从自动化客服到金融分析，从内容创作到企业决策，智能体已经展现出惊人的问题解决能力。它不再是那个被动回答问题的“聊天机器人”，而是一个能**自主规划、使用工具、解决问题**的“数字员工”。

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