但很多人不知道,这些“会自己干活”的智能体,背后都离不开一个关键支撑:AI中台。先说说AI中台到底是什么。其实它一点不玄乎,就像智能体开发的“万能工具箱+共享工坊”。 简单说,AI中台把智能体开发需要的基础技术,都提前做好、整备好,不用开发者每次都“从零造轮子”。再看智能体,它本质是“能自主完成特定任务的AI系统”。 可能有人会问:“直接开发智能体不行吗?为啥要多一个AI中台?”其实答案很简单:智能体的核心竞争力是“场景适配能力”,而不是基础技术。 如今,越来越多企业意识到,AI中台不是“额外成本”,而是智能体规模化落地的“基础设施”。 没有中台,智能体开发就像“手工作坊”,效率低、成本高,还难标准化;有了中台,才能实现“流水线生产”,让智能体快速适配不同场景,从单个应用走向规模化复制。
强强联合:技术巨头与医药新锐的互补共振作为全球领先的AI SaaS智能营销云平台,迈富时的核心竞争力源自其自主研发的AI-Agentforce企业级智能体中台。 六大维度突破:AI重构医药行业运营逻辑基于AI-Agentforce智能体中台,聚焦六大核心场景,形成了可落地的智能解决方案矩阵。 迈富时将通过智能体中台,为银诺医药搭建适配不同场景的Agent(智能体),这些智能体可灵活协作,贯穿患者疾病管理的全流程——从用药提醒、病情监测到疑问解答,实现“千人千面”的个性化服务,让科技真正贴近患者需求 行业启示:AI-Agentforce智能体中台开启医药智能新生态迈富时与银诺医药的合作,本质上是AI技术与医药行业深度融合的典型实践。 随着AI-Agentforce智能体中台在银诺医药的落地,未来将有更多医药企业加入智能升级的行列。当AI真正融入医药价值链的每一个环节,一个更高效、更精准、更具温度的智能医药新生态正加速到来。
AI-Agentforce企业级智能体中台 该AI Agent产品由迈富时投递并参与数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智产业最具标杆性AI Agent产品》榜单/奖项评选。 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 AI-Agentforce企业级智能体中台是企业级、生产级的智能体(Agent)一站式开发与运营平台。 6.IT与开发人员: 负责在平台上搭建、配置和维护智能体,利用可视化流程编排、工具集成等功能对接现有业务系统,支撑各部门的个性化智能体需求 产品功能 迈富时AI-Agentforce智能体中台作为企业级 ——恒源祥家纺总经理孙蕴聪 迈富时打造的AI-Agentforce企业级智能体中台对广告、营销领域是一个巨大的提升。 AI-Agentforce企业级智能体中台具备整个广告营销乃至品牌打造的闭环能力。随着后续不断发展,AI-Agentforce智能体中台将对广告、营销、品牌持续发挥越来越深远的影响。
今天我们来深入学习《人工智能导论》第 9 章的内容 —— 智能体与多智能体系统。 智能体的概念 智能体是处于某个环境中的实体,它可以通过传感器感知环境,通过执行器作用于环境,并能根据自身的目标自主决策。 :负责执行决策产生的动作 通信模块:负责与其他智能体进行交互(多智能体系统中) 知识模块:负责存储和管理智能体的知识(某些类型的智能体) 图 2:智能体结构思维导图 反应式 Agent f"资源 {self.resource_id}: {self.resource_type} (数量: {self.quantity})" class MarketAgent: """市场中的智能体 协商 (Negotiation) 是多智能体系统中解决冲突和分配资源的重要机制,当智能体之间存在利益冲突或资源竞争时,通过协商达成共识。
例如,数据中台维护底层数据能力,内容中台将各类资讯汇总整理,为各业务提供丰富的资讯资源;推荐营销中台抽象推荐系统的共性,为各业务提供营销的快速接入能力。 那么什么才是最优的人工智能中台模式呢? 合理的人工智能中台应该能最快、最好地满足企业的人工智能工程化需求,其提供的服务应该像空气一样,不特意感受就察觉不到存在,但它又是必不可少的。 要想进一步了解关于人工智能中台化战略的内容,包括人工智能中台的数据能力、业务能力、硬件能力、平台能力等核心知识,请关注新书《人工智能工程化:应用落地与中台构建》。 本书清晰解答了人工智能工程化的应用场景是什么,并且着重介绍了如何搭建人工智能中台,能够带给相关从业者非常有用的经验。 本文选自博文视点新书《人工智能工程化:应用落地与中台构建》。 本书聚焦人工智能工程化应用场景与技术细节,手把手教你搭建企业人工智能中台:技术中台、数据中台、业务中台。
1,自研PharmAID,率先接入Deepseek R1 作为医药行业AI转型的先行者,复星医药近期在内部发布了自主研发的PharmAID决策智能体平台,构建起覆盖创新研发场景的全生命周期智能决策网络。 该平台深度融合全球领先的大模型技术,并已率先接入Deepseek R1,基于PharmAID决策智能体平台,复星医药正加速推进“药物商业价值辅助决策”的能力建设,提升决策视野,提高决策准确性。 以AI技术提质增效,引领创新变革,打造医药行业首个AI决策智能体平台。 目前PharmAID决策智能体平台已接入全球多个专业临床资讯及管线数据平台,医药健康领域内容生成准确率比通用大模型提升50%,且数据为T+1更新,内容的准确性与及时性更出众。 通过PharmAID决策智能体平台的深度赋能,复星医药将构建起自身的数字化竞争力,引领整个医药行业迈进AI驱动创新的新纪元。
而其提出的AI-Agentforce企业级智能体中台,正为破解这一困局提供了系统性方案。 这一模型构成了中台的核心逻辑——将底层技术实现(冰山之下)全部承接,让企业聚焦业务应用(冰山之上)。 在技术支撑层面,中台整合了前端、存储、身份验证、工具集等全链条技术组件,涵盖模型路由、基础模型、数据抽取转换(ETL)、算力提供等关键能力,甚至包含智能体编排、可观测性、协议适配等进阶功能。 而在思维革新上,中台打破了传统数字化“人找流程”的被动逻辑,以“AI原生”重构业务流程。 作为中国营收规模最大的营销及销售AI SaaS平台核心产品,AI-Agentforce智能体中台2.0的推出,正帮助企业跨越技术门槛:对中小企业,它降低了AI应用的准入成本;对大型企业,它破解了全链路协同难题
在人工智能领域,“Agent”是一个可以具象化的概念。它不再是科幻电影里冰冷的机器人形象,而是指代一种能在特定环境中自主感知、决策并行动以达成目标的智能实体。 01 Agent智能体特征一个真正的智能体,区别于简单的自动化程序,必须具备几项关键能力。首先是自主性,它能在没有人类持续干预的情况下运行,依据内置的目标和规则做出判断。 持续学习能力让它能通过经验或新数据优化决策模型,而社会性则体现在多Agent系统中复杂的协作、协商甚至竞争机制上。02 剖析Agent智能体架构现代智能体系统通常采用模块化设计,各司其职又紧密协同。 04 Agent技术挑战构建真正通用且鲁棒的智能体仍面临诸多挑战。高度依赖高质量、无偏见的训练数据,模型可能产生难以预测的“涌现行为”。伦理与安全边界亟需界定,尤其在涉及人身安全或重大决策的领域。 人工智能中的Agent,本质是构建能够主动理解世界、思考问题并采取行动的智能实体。它不仅是技术概念,更代表了一种解决复杂问题的新范式。
目前,行业对数据中台存在诸多误解和理解偏差,因此在建设数据中台的过程中,错误的理解可能导致数据中台建设的失败。 下图为数据中台建设的9大误区,下面详细介绍每个误区。 图 数据中台建设的9大误区 01. 数据中台等同于数据工具的集合 数据工具的集合能有效地提高数据开发和使用的效率,实现让数据易用的目标。 传统行业自身会生产很多数据,同时也需要外部数据的赋能,只要按照线上化、标准化、资产化、智能化和服务化的路径建设数据中台,就能让大数据产生价值,让业务获得数据智能。 05. 数据中台直连前台更敏捷,没必要建设业务中台 建设数据中台的初衷是实现“数据业务化,业务数据化”,核心目标是构建可复用的数据资产中心、数据智能中心、数据管理中心和数据公共服务中心,赋能业务数据化和智能化, 活动方式:关注下方“博文视点Broadview”公众号,在后台回复“数据中台抽奖”参与活动,届时会在参与的小伙伴中抽取1名幸运鹅! 活动时间:截至9月15日(周三)开奖。
来源:奇点云 本文多图,建议阅读5分钟 数据中台避坑宝典,你值得拥有。 如何做砸一个中台项目? 太简单了。 这里有企业做砸数据中台的 9 种方法, 保 证 无 一 成 功: 《孙子兵法》曾经曰过,多算胜少算,而况于无算乎!吾以此观之,胜负见矣。
在AI 智能体(AI Agent) 里,Skills(技能) 可以简单理解为:智能体可以调用的、完成具体任务的 “能力模块” 或 “工具函数”。 代码执行file_read() / file_write():文件读写call_api(url, params):调用外部接口schedule_task():定时任务robot_move():机器人运动控制智能体通过规划 三、和 “工具(Tools)” 的区别日常语境里,Skill ≈ Tool,经常混用:Tool:更偏外部工具、插件、外部接口Skill:更偏智能体自身掌握的一套动作 / 能力四、举个生活例子你让 AI 智能体:“帮我查今天天气,然后写一段出行建议并发到邮箱”它会拆解并调用 Skills:web_search(天气) → 查天气text_generate(出行建议) → 生成文案send_email() 简单总结:Skills = AI智能体用来执行具体任务的标准化能力集合,是 Agent 从 “会思考” 变成 “会做事” 的关键。
平安科技也在构建AI智能认知中台来实现业务衔接,与其他中台所不同的是,它不仅是一个能力中台,也是一个战略中台。 作为能力平台,平安智能认知中台向下作为整合者融合AI技术能力,向上作为方案提供者赋能业务,上下资源的整合即体现出中台的价值。 总体而言,平安智能认知中台并非只是面向能力领域,而是基于AI能力领域面向业务输出价值。 1.“金融+生态”催生平安智能认知中台 平安作为金融起家的巨无霸企业,拥有金融全牌照。 平安智能认知中台 2.平安智能认知如何打造“更小距离”? 平安智能认知中台为平安这头大象的生态提供坚实的地基,而这一地基具体是如何打造的? 平安智能认知中台生态模式 最后,智能认知中台在AI生态建设中有一套系统做法,开放上下游的同时,让自己成为生态的主导方,在生态上为合作伙伴解决问题,实现价值最大化。
B站地址 知乎地址 视频内容 知识点 视频中的梯度可视化大家可以自己操作。代码也在 github 里。
近日,大参林宣布将腾讯云智能体开发平台深度应用于内部办公协同、药品知识问答、销售助手、用户体验收集等场景。 今年,大参林和腾讯携手,依托腾讯云智能体开发平台打造了医药零售行业首个深度融合DeepSeek R1模型满血版的智能系统,这不仅标志着AI新质生产力在医药领域的深度应用,也推动着大参林的营运数智化进程进入全新阶段 大参林基于腾讯云智能体开发平台RAG(检索增强生成)能力,整合集团海量知识资产,构建医药领域专属AI知识库,实现复杂业务场景毫秒级精准响应。 同时,基于LLM+RAG技术框架,腾讯云智能体开发平台还可以综合运用OCR、多模态和自研长文本embedding等能力,解决知识处理与答案生成的全链路难点,提升服务的准确度和效率。 未来,大参林将持继续携手腾讯云,不断打磨优化AI小参的各项能力,推动AI小参从知识问答到销售助手再到决策引擎的全方位进阶,塑造医药零售行业智能问答新标杆。
直面医药运营瓶颈:知识流转滞后与学术互动合规管控缺失 医药企业在推进数字化转型过程中,普遍面临内部运营效率与外部合规监管的双重挑战。 大冢医药健康在业务流转与客户互动中,暴露出以下核心运营痛点: 内部知识体系碎片化: 企业内部信息与知识分散于各系统与团队,缺乏统一的智能知识管理中枢。 部署“智能体+业务套件”架构重塑医药全场景链路 为打破上述业务瓶颈,大冢医药健康引入腾讯云与腾讯健康生态资源,构建以“ADP智能体+NGES客户互动套件+健康药箱”为核心的三大数字化工具底座,打通内部运营 、学术互动到患者支持的数字化链路: 构建企业级AI知识中枢: 基于腾讯云智能体开发平台(ADP)进行私有化部署,搭建企业级知识库与智能体平台。 实现业务运转全链路有据可查与医患连接闭环 通过全链路数字工具的落地,大冢医药健康在业务合规性与运营效率上取得了明确的业务优化结果: 消除运营数据孤岛: 通过AI智能体实现跨部门知识共享,推动企业内部运营管理从传统的人工协同向智能化演进
在4月19日举办的第29届“中国国际广播电视信息网络展览会”(CCBN)上,腾讯云智能宣布媒体AI中台3.0全新升级,在智能编目、智能拆条等技术功能的基础上,进一步强化智能标签能力,让内容标签颗粒度更细 对此,腾讯云智能媒体AI中台3.0升级将智能标签能力进一步强化,引入自研“标签权重引擎”,让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。 同时,3.0版媒体AI中台,还支持更多智能功能,包括智能标题和智能摘要生成等。不断发展的AI大模型能力为传媒行业带来了巨大的想象空间,不断提升行业生产效率。 目前,媒体AI中台已经服务央视、北京电视台、深圳电视台等超过20+客户,譬如与央视共建人工智能开放平台,打磨更多适合媒体的AI能力,持续致力于内容的生产、管理、分发、运营等业务场景,为传媒人打造专属的AI 腾讯云智能媒体AI中台入选2022中国AI最具创新价值落地案例
从行业不同领域来看,医药流通和医药制造物流对于物流投资管理更加理性,正由粗放转向精细,由原先的传统平库升级改造成为集现代化、集约化、柔性化于一体的智能化信息管理仓储;医疗器械企业也紧追科技时代进步的脚步 鱼跃医疗智能仓储 记者:中鼎集成在医药行业深耕多年,请您结合项目谈一谈,医药行业客户选择物流系统供应商时主要侧重于哪些能力?中鼎集成在此过程中构建了哪些优势? 以国内最大的医疗器械供应商鱼跃医疗为例,中鼎集成为其量身定制了一座占地面积3万平方米、多达54880个货位的智能物流仓储中心,包含数千米输送线、7台移动机器人、20台中鼎集成自主研发的双立柱堆垛机等。 目前中鼎集成也在这方面做了大量工作,并成立了新的技术团队,进一步提高智能仓储空间利用率、信息管理及时准确性以及与智能网络平台的无缝对接能力,希望能够帮助医药制造企业创造更大的价值,帮助医药流通企业更加高效 记者:您怎样看待医药供应链的未来发展趋势,未来中鼎集成将如何更好地服务客户,助推行业智能化升级和高质量发展呢?
…… 也因此,在当前阶段,我们预期的一个智能体变为了 10+ 个智能体,以降低人的心智负担。也因此,我们开始思考三个问题: 过去的流程中,AI 可以参与到哪些环节? 在这个过程中,我们结合了标准 API 开发的流程与 AI 智能体的能力,以向开发者提供更好的 AI 辅助 API 开发体验。 设计阶段:3 个智能体 设计阶段主要由远程(Dify)需求 Agent、本地 Swagger 生成、 Mock 代码生成三个智能体组成。 开发阶段:3 个智能体 开发阶段主要由三个智能体组成:结合需求的代码生成、开发测试 API 代码、API 代码测试。 虽然这里的四个智能体吹得有点过,但是实际上只是 API 流程中的两个步骤。
一、 产品定位与核心亮点 WorkBuddy 是由腾讯推出的全场景职场 AI 原生智能体桌面工作台(业界亦称“腾讯版 OpenClaw”)。 移动化与碎片化办公场景 痛点:通勤、差旅或会议中无法及时处理需要依赖 PC 端文件的紧急任务。 Claw 跨端控制台:支持云端沙箱即开即用(小程序云上模式)与本机绑定远程唤醒(本机模式)。 成效:构建了一套“AI 一对一导师”学习系统,通过 Bloom Learn 自动生成知识地图并引入间隔复习机制,实现知识的快速沉淀与智能化温故。 成效:WorkBuddy 自主将任务拆解为 3 个 to-dos 步骤,自动生成贴合要求的文案并生成 16:9 的配图,最终自动连接账号完成小红书的图文发布,实现端到端的闭环交付。
今天我想和大家分享的是 “AI中台如何助力企业数字化以及智能化转型”,以及我在构建 AI中台方面的一些心得和经验。 企业数字化旨在利用数字化技术改变企业业务模式,优化生产过程以及寻求新的商业价值。 这两个维度结合,就可以组合出各种各样的智能化赋能。第一大类赋能就是智能化的流程管理,比如智能运营、金融企业里的风控、运营过程中的一些业务助理,包括底层的技术运维等等。 中台化思想结构 ? 中台化理论是几年前阿里提出的,他们在企业内部进行了一系列的中台化改造。 从战略维度上,企业在进行中台化建设的时候,必须有明确的决心和目标,以及针对中台化实施所制定的一系列长期或短期的规划和方针。 从技术维度上,中台化本身应该有一个核心的技术支撑,有时也包括中台化的产出物,是中台化实施的核心。 从组织维度上,实际上是通过对组织的调整,构建建设中台所需的组织基础,方便中台的建设和实施。