过去两年,几乎每家企业都在谈"拥抱 AI"。但你去看看大多数企业的 AI 落地项目,会发现一个尴尬的现实:聊天机器人做了一堆,效率提升约等于零。 问题出在哪?不是 AI 不够强,而是企业的数字化基座根本不是为 AI 设计的。
我越来越确信一个判断:AI 时代的企业数字化,可以浓缩成一个公式——
企业数字化 = 工作 Agent 化 + 知识 AI Ready 化 + 软件 CLI 化
这三项缺一不可,而且顺序很重要。
[Read More]过去两年,几乎每家企业都在谈"拥抱 AI"。但你去看看大多数企业的 AI 落地项目,会发现一个尴尬的现实:聊天机器人做了一堆,效率提升约等于零。 问题出在哪?不是 AI 不够强,而是企业的数字化基座根本不是为 AI 设计的。
我越来越确信一个判断:AI 时代的企业数字化,可以浓缩成一个公式——
企业数字化 = 工作 Agent 化 + 知识 AI Ready 化 + 软件 CLI 化
这三项缺一不可,而且顺序很重要。
[Read More]最近在做 Agent 开发时,我发现一个有意思的现象:大模型调用工具的准确率其实可以非常高,达到 99% 甚至更高——但这有一个关键前提:工具本身要足够简单。这也解释了一个行业趋势:越来越多的平台服务在做 Tools 化时,选择的路径是写 CLI,而不是暴露复杂的 SDK 或 REST API。
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