企业官网建设流程全解析

制作响应式网站报价,个人网页设计页眉,做网站必须先买域名吗,做暖暖欧美网站转眼到了2025年年底。如果说2024年是AI Agent#xff08;智能体#xff09;的“概念元年”#xff0c;那么2025年无疑是它的“落地大考之年”。 作为一名在行业里摸爬滚打的AI解决方案工程师#xff0c;这一年我接触了非常多的企业Agent 落地场景与应用形态。 明显的感受…转眼到了2025年年底。如果说2024年是AI Agent智能体的“概念元年”那么2025年无疑是它的“落地大考之年”。作为一名在行业里摸爬滚打的AI解决方案工程师这一年我接触了非常多的企业Agent 落地场景与应用形态。明显的感受是企业管理层的关注点正在从“模型强不强”转向“能不能进流程、接系统、提效率、降风险”。去年大家还在看“哪个模型跑分最高”今年CIO们见面第一句话变成了“这东西能不能进我的ERP能不能直接帮财务把账做平”虽然市场上 Agent 平台与服务百花齐放但真正能落地至企业级的解决方案逐渐显现出 四种典型形态。派别核心价值企业需要付出的代价最适用的企业类型技术编排流开源/框架灵活、可控、生态丰富你要自己解决“最后一公里”有强研发能力的企业模型生态流大厂 Bot 平台上手快、体验好、以模型为中心深业务场景往往力不从心轻量化办公和内容类场景独立极客流小团队定制做得快、改得快、便宜高度依赖人、可持续性弱非标需求、小预算部门业务底座流ERP/SaaS厂商原生集成、深业务理解对象往往是中大型企业需要让 AI 接管流程的企业企业 AI Agent 的四大主流落地路径今天这篇年终复盘我想剥离掉那些高大上的技术名词用最通俗的大白话帮企业老板们盘一盘这四种形态看看哪种形态最适合你。第一派技术编排流以Dify等开源框架为代表这一派的优势是灵活性极高。模型随便接入拥有繁荣且自由的开发者生态能集成非常多的三方插件更新迭代频繁。但挑战在于企业需要补齐“最后一公里”。企业光有“枪”编排平台和“子弹”大模型是不够的还需要自己去解决如何对接复杂的ERP接口、如何清洗脏数据等脏活累活。如果没有一支「既懂AI又懂业务同时还懂工程开发」的内部团队这类工具很容易沦为企业的AI玩具难以与业务进行深入融合。核心逻辑 一个强大的“空架子”平台本身并不“生产业务能力”而是提供工作流编排引擎标准调用协议插件生态和工具链企业需要自己把它填满。适用场景 拥有强力IT研发团队的企业主要用于快速验证创新想法或者构建与业务系统解耦的独立AI应用。天花板永远卡在“最后一公里”对接 ERP、MES、CRM 等系统仍需大量工程工作数据治理、权限、安全都要企业自己兜底难以对齐企业的真实财务/供应链逻辑给管理层的选型思考我有一支稳定、熟悉 AI 工程 业务的团队吗我能否承担持续的维护成本我需要的是创新试验还是流程级自动化我的业务系统是否允许“外部 AI”来操刀第二派模型生态流如字节阿里等模型大厂这一派胜在通用性和易用性。但对于大型企业而言顾虑主要在于数据与深度。核心财务数据是否适合跑在公有云模型上通用的Agent能否理解企业内部特有的“一物一码”库存逻辑当涉及复杂的业务深水区时通用大厂平台往往显得“懂常识但不懂业务”技能包管够但没法真正应用到企业核心价值区。核心逻辑 “模型即服务”。支持应用市场支持多模型调优能与办公软件如钉钉、飞书无缝连接非常适合低门槛的使用场景。适用场景 企业知识库问答、文档总结、营销文案生成、或者基于办公软件如钉钉、飞书的轻量级协同助手。边界懂通用常识但不懂你的业务财务制度、库存逻辑、审批链这种深业务难以理解数据托管在大厂云上大型企业通常谨慎难以原生嵌入核心流程给管理层的选型思考我们的需求是“轻应用”还是“流程自动化”数据能否放在公有云模型上需要与 ERP/供应链深度联动吗协同办公是否是主需求第三派独立极客流“AI一人公司”与外包小团队这一派的优势是快和便宜。他们没有历史包袱极度敏捷能快速拥抱市场最新技术栈包括 vibe coding。但风险同样明显团队稳定性无法保证缺乏架构、缺乏文档、缺乏审计能力无品牌背书无法通过企业级合规产出的系统容易成为“孤岛”或“烟囱”这类合作更像“游击队”而非“正规军”。核心逻辑 “极致定制”适用场景 极度非标的边缘需求或者企业内部某个部门级的、预算有限的实验性项目。给管理层的选型思考这个需求是否是“试验性”可接受失败未来谁来维护团队随时消失怎么办是否需要审计、安全、权限、日志第四派业务底座流以金蝶为代表的老牌正规军企业当下真正迈入“实战场景”的需求是财务自动核算供应链智能调度审批自动流转多系统协同的端到端流程这些都要求AI 与 ERP、SaaS、组织权限、安全体系原生一体化。而这正是业务底座流的护城河。它们能实现技术底座行业Know-how的双重赋能使企业无需从零构建AI能力真正实现开箱即用用即见效的智能化转型。它们不是在“外挂一个 AI”而是让 AI 长在企业的业务骨架里。核心逻辑 “原生集成”从内向外生长的 AI不同于前三派从外部尝试“连接 ERP”这一派是直接生长在企业业务系统之上。我以金蝶苍穹 Agent 开发平台为例详细为大家展示这一派的核心逻辑与独特优势1. 连接不是问题因为它们本身就是数据源其他流派需要花费大量精力去对接ERP接口而金蝶基于30 多年企业管理经验自研的KDDM统一元数据框架实现 ERP 数据的深度连接与安全管控使其平台无需复杂接口开发即可理解业务对象如订单、凭证、物料背后的管理逻辑天然实现了Agent与企业SaaS数据、流程的深度连通。苍穹 Agent 开发平台集成业务应用2. 企业级可控让智能体运行在可监管、可审计的权限体系中初创新秀类侧重技术实现大厂类侧重C端体验抢占流量而企业级软件厂商最看重合规。 金蝶苍穹采用了“平台与业务权限一体化”的设计。一个Agent能查什么数据严格遵循企业原有的组织架构和角色权限RBAC。此外敏感词过滤、隐私信息隐藏、双备案等企业级安全特性让大企业敢于把AI放进核心流程里。苍穹 Agent 开发平台敏感词库配置3. 在统一安全体系下获得开放且不受限的模型与工具选择权金蝶苍穹目前支持30国内外主流大模型包括DeepSeek、文心一言等并支持MCP、A2A等开放标准。企业可以使用金蝶深厚的业务封装能力同时灵活切换市面上最聪明的大模型也可以私有化部署自己企业内部的定制模型在安全的基础上也给足了自由。苍穹 Agent 开发平台接入模型示例苍穹 Agent 开发平台接入工具配置4. 低/零代码平台让业务人员成为“AI 构建者”根据金蝶官方白皮书介绍苍穹Agent开发平台预置10任务流模板如订单处理、智能审批和邮件自动化等和100业务工具覆盖财务、HR、供应链等五大核心领域以及20提示词模板开箱即用降低学习成本缩短 AI 实施周期助力企业快速验证 AI 价值。任务流工作流编排提示词资产管理通过低/零代码的可视化编排和预置的丰富模板金蝶让非技术出身的财务经理、HR总监也能亲手构建Agent。这种“业务人员自主定义的数字化与智能化”才能真正解决一线业务痛点让 AI 真正扎根业务现场形成可持续演进的业务智治能力。给管理层的选型思考我希望 AI 只是辅助员工还是要自动跑流程我需要接 ERP/供应链/财务核心数据吗我是否需要企业级权限、安全与审计我希望未来企业内部是否存在“人人可建设的智能流程”企业怎么选最终决策逻辑回到“场景”本身如果把企业AI建设比作盖房子技术编排流给你一整套工具箱但你需要自己的施工队大厂生态流拎包入住的样板间改动空间有限独立极客流装修游击队灵活便宜但风险高业务底座流真正的地基与承重结构能住几十年的那种每种方案都各有千秋选择什么类型的方案取决于企业当下的境况以及投入AI的决心企业怎么做静水深流从小切口入手我们所看到的其实只是企业智能化真正展开的序章而已。过去十年企业做信息化往往是在做“加法”——堆功能、堆系统、堆工具未来十年企业做 AI得做“融合”——看能不能把智能真的“揉”进流程里、“嵌”在决策中让它成为组织肌体里的一部分。那具体怎么做某位行业大佬说过一句话我觉得非常对“每一个企业最重要的就是要制定合适的 AI 战略 既不要落下也不要盲动。静水深流顺势而为。”这就好比长跑节奏感比爆发力更重要。 说白了AI 肯定是未来的路但每家公司的鞋不一样脚力也不一样。不用急着这就去“梭哈”但也千万别在路边干看着。技术史里有一个残酷但真实的规律新秩序诞生时混乱且嘈杂但等尘埃落定之后幸存者的选择往往成为整整一代企业的命运轨迹。所以咱们不妨实际一点眼下先从一个具体场景、小切口做起让 AI 先在真实业务里证明自己长远看企业必须主动拥抱这场变革时刻关注发展动向因为 AI 转型已经是不可逆的趋势。而在 2025 年的此刻企业所能做的是一边试错、一边观察、一边沉淀自己的节奏和方法论。也许几年后回望今天会觉得很多尝试青涩、很多探索笨拙但这都不重要。重要的是——你愿不愿意在这个时代刚刚拉开帷幕的时候迈入深水区亲手参与塑造属于自己的那段智能化未来。愿每一家企业都能在这场变革真正成熟到来之前找到属于自己的航向。并在未来的某一天回望此刻时问心无愧地说我们没有缺席这个时代。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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】