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上个月有幸参加本市一家上市企业的ERP项目启动会，本来会议氛围都很好，没想到老板最后讲话的时候说了一句：公司这帮搞IT的从来没有赚过一分钱。 -
当陈明听到上级宣布任命他为新任技术部门经理时，整个空间突然安静了，静得他能听见自己加速的心跳。四十五岁的他，在这家公司做了十五年技术骨干，从没想到过会以这种方式晋升。
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当我们在谈论数字化转型时，老板们往往在算投入，业务们在盼效率。 但当大门打开，巨额预算砸下去，大家却惊讶地发现：那个本该带路的人，正张开双臂挡在门口。这听起来有些“政治不正确”，但却是许多企业正在经历的尴尬：IT 部门，有时候反而成了数字化转型的最大路障。
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前几天，几位朋友给我发来一个短视频，内容是某大企业领导在央视畅谈AI在制造企业的应用。看完后，我评论道：别太较真。如果中小企业按照这位领导的思路去做，很可能就要倒霉了。
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我想明确劝诫客户们，不要相信他们的鬼话，哪怕他免费给你提供服务，也不要相信。
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大语言模型在生成最终答案时，因自身专业领域知识不足、知识更新不及时以及企事业单位数据无法获取等原因，会出现幻觉而生成不当内容，这在要求内容准确、专业、合规的政企领域成为应用推广的最大障碍。检索增强生成（RAG）应运而生，成为了当前业界解决该问题的核心技术。
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在智能体飞速发展的今天，AI Agent系统已经超越了简单的对话机器人，演变为能够感知环境、自主决策、执行任务并持续进化的智能实体。从工程实现角度，一个完整的AI Agent系统可以拆解为六大核心模块，它们协同工作形成完整的智能闭环。
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AI大模型智能体在企业日常办公中给员工带来了极大的效率提升，基于大模型开发的AI微信（特别是企业微信）机器人（即AI微信助手）给企业带来的效率提升是革命性的，将它接入企业办公微信群，从根本上改变了员工获取信息、处理事务和彼此协作的工作方式。
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其实这事儿说白了，跟AI模型没关系，问题全出在“数据”上，“垃圾进、垃圾出，模型再牛也没什么用，跳过数据治理搞AI，就像盖房子不打地基，看着挺光鲜，风一吹就倒。
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针对“龙虾”典型应用场景下的安全风险，工信部组织智能体提供商、漏洞收集平台运营单位、网络安全企业等，研究提出“六要六不要”建议。
