帮我找一个搜索企业联系方式的AI

以下是一些能够生成视频的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，可将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 另外，根据视频脚本生成短视频的工具包括： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助从图像制作视频并规划内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化视频内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 如果想用 AI 把小说做成视频，可参考以下制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建角色和场景图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 8. 审阅与调整：观看视频，根据需要调整场景或音频等。 9. 输出与分享：完成编辑后输出最终视频并分享。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，AI 工具的可用性和功能也可能变化，建议访问工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些 AI 用于知识管理的案例： 1. 在法学领域，当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时，生成式人工智能可以有效地管理组织的知识。例如摩根士丹利正在与 OpenAI 的 GPT3 合作，微调财富管理内容的培训，以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识，又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。 2. 在构建高效的知识管理体系方面，可以通过一系列创新的 AI 应用来实现。比如，AI 可以通过分析工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助将信息和知识分类到 PARA（项目、领域、资源、档案）的相应部分，还能帮设计笔记标签系统。此外，知识助手 Bot 可以根据学习进度和兴趣点，定期推送相关的文章、论文和资源，实现渐进式积累领域知识。 3. 在代码库相关的知识管理中，Cursor 有针对大代码库精准找到相关函数，并利用其信息帮助撰写代码的功能。对于非开发性质的问答，它是一个天然的 RAG 引擎。在问答窗口使用特定操作时，它会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度，最后用这些信息构建提示词完成生成。而且，它能与私有文档自然结合进行问答，并将新生成的见解沉淀成新文档，形成知识闭环，提高知识检索和管理的效率。

以下是关于将常用的 AI 入口放在一张网页上设置 WaytoAGI 页面的方法： 1. 点开链接就能看：不用注册，不用花钱，直接点击。 2. 想看啥就看啥：比如您想学 AI 绘画，就去看“AI 绘画”部分；想找 AI 工具，就去“工具推荐”部分。内容分得清清楚楚，想学啥都能找到。 3. 有问题还能问：如果看了还有不懂的，或者想跟别人交流，可以加入社群，大家一起讨论。 另外，关于使用 Cursor 制作您的第一个主页： 1. 在搞定一个非常简单的小游戏之后，可以做一个自己的个人介绍网站。可以先看看官网，比如 allinagi.com.cn、sboat.cn。假设要做一个《全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船》项目，首先会有一个初步简单的项目介绍，比如 WaytoMars 是一个制造、运营全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船公司品牌，有着领先全球的技术实力、人才优势，预计在 2030 年推出可承载上千人，五星豪华级的全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船。有了项目介绍后，让 AI 帮助生成一个具有前端大师级审美、极富科幻感的网站首页。首先，新建一个 waytomars 文件夹并打开，在 AI 对话框中输入上述的话，一路等待 AI 制作以及加入您的修改意见即可。 2. 如何让别人看到您的作品预览：通过将项目文件夹整体上传，就可以生成一个临时浏览链接，在不需要域名和服务器的情况下让外部也能够看到您的作品。注意：如果发现 cursor 有所卡顿，注意是不是 AI 让您在终端区或者对话区确认重要操作，左下角将 ask every time 修改为 auto run 就可以全自动化了。 WaytoAGI 就是一个帮您快速入门 AI、学会用 AI 搞事情的“武器库”。不管您是完全不懂 AI 的小白，还是想用 AI 赚钱的普通人，它都能帮到您。AI 是未来的趋势，现在学一点都不晚，如果您想了解 AI、用 AI、甚至靠 AI 搞钱，WaytoAGI 就是您最该看的“AI 宝典”。

以下是运用 AI 写作一篇行政管理专业本科毕业论文的一些参考方法： 首先，您可以向 LLM 提供关于您的背景信息和具体指令，例如：“根据以下关于我的信息，写一篇行政管理专业本科毕业论文：”。但需要注意的是，利用 AI 写作论文并非是道德的使用方式，了解这种可能性的存在以及它已被部分学生使用这一情况很重要。这超出了简单介绍的范围，关于 LLM 或整个生成式 AI 引入的所有可能的伦理、法律或道德问题，不在此详细讨论。另一方面，如果您是接收方，最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是，对于此类情况，已经有检测 AI 生成内容的相关努力正在进行。

以下是 2025 年 4 月以来的一些突破性 AI 技术及相关进展： 在图片和超短视频的精细操控方面，包括表情、细致动作以及视频与文字的匹配有了新的突破。 有一定操控能力的生成式短视频在风格化和动漫风方面最先成熟，真人风格稍晚。 AI 音频能力有长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频并直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟，在记忆方面有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 2025 年 4 月的具体进展包括： 真格基金的戴雨森认为，AI 时代即将迎来各行业的“李世石时刻”。OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 模型分别在后训练和开源创新方面展现了强大潜力，推动了强化学习的应用。 马斯克在最新演讲中警告 AI 可能只是为取悦企业而非追求真相，并强调教育中 AI 的个性化应用将深远影响学习。他预测特斯拉 Robotaxi 将在 6 月实现完全自动驾驶，同时期待神经连接技术能帮助失明者重见光明。 此外，《人工智能指数报告 2025》（AI Index Report 2025）由斯坦福大学人工智能研究院（HAI）发布，报告涵盖了 AI 在技术性能、经济影响、政策治理、教育、公众舆论、科学与医学等多个维度的最新进展。关键发现包括：AI 技术性能持续突破，在新设立的高难度基准测试上表现大幅提升；AI 日益融入日常生活，如 FDA 批准的 AI 医疗设备增多，自动驾驶服务扩展；企业全面拥抱 AI，美国私营 AI 投资增加，使用 AI 的企业比例上升；中美 AI 竞争加剧，美国主导 AI 模型数量，中国模型在质量上迅速追赶；负责任 AI（RAI）发展不均。报告地址：https://hai.stanford.edu/aiindex/2025aiindexreport 。

利用 AI 生成一篇完整且文献真实的论文，您可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎（如 Semantic Scholar）和文献管理软件（如 Zotero）来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具（如 Quillbot）来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具（如 Google Colab、Knitro）来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具（如 Grammarly）来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具（如 Turnitin、Crossref Similarity Check）来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 在论文写作领域，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 使用这些工具时，重要的是要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。

要在 DeepSeek 中搜索出图片，您可以参考以下信息： 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口，简单描述您想要的画面，DeepSeek 会生成详细的提示词，将提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号）。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹，让 Cursor 进行图片增加即可。 此外，DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构，提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异等特点。模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus

以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 做好 AI 搜索引擎的关键在于： 1. 准确度：取决于问答底座模型的智能程度和挂载上下文的信息密度。要选用智能的问答底座模型，并对 RAG 的检索结果进行排序去重以保证信息密度。 2. 差异化创新：错位竞争，如对问答结果以 outline/timeline 等形式输出，支持多模态搜索问答，允许挂载自定义信息源等策略。 3. 具备“准/快/稳”的特点：回复结果要准，响应速度要快，服务稳定性要高。 在使用 AI 搜索引擎时需注意： 1. 幻觉风险较高，大多数 AI 搜索引擎未连接到互联网。 2. 必应通常是较好的选择，特别是在某些特定场景下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议等，必应可能比谷歌更好。但这是一个迅速发展的领域，使用时应小心。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo 提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。

以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。

以下是为您整理的关于 MCP 的相关内容： 一、什么是 MCP MCP（Model Context Protocol）是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。它是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USBC 接口，为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。 二、相关文章的写作目的和探讨内容 1. 作者因在 WaytoAGI 社区阅读了他人优秀文章，决定逼自己做输出，对自我学习进行总结。 2. 文章从作者自身疑问出发，通过动手实践的方式探索：利用自然语言交互，大模型为什么会调用 MCP 工具；大模型调用 MCP 工具，从客户端到服务端发生了什么；安装了类似 MCP 工具，大模型如何选择用哪一个。 三、MCP 和 AI 工具的未来 自 OpenAI 发布函数调用以来，思考解锁智能体和工具使用生态系统所需条件。MCP 于 2024 年 11 月推出，在开发者和 AI 社区中已获广泛关注，被视为潜在解决方案。探讨了其如何改变 AI 与工具的交互方式、开发人员的使用情况及仍需解决的挑战。 四、MCP 小白图文使用教程 MCP 服务器有三大核心功能： 1. 资源：是服务器提供给 AI 的数据内容，如文件、数据库结构或特定信息，每个资源通过唯一 URI 标识。 2. 工具：允许 AI 模型执行特定操作，如查询数据库、调用 API 或执行计算，每个工具由名称和描述其模式的元数据唯一标识。 3. 提示：提供结构化消息和指令，用于与语言模型交互，客户端可以发现可用提示、检索其内容并提供参数进行自定义。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于知识库搜索的相关信息： 知识库搜索网址：https://search.atomecho.cn/ Coze 中工作流配置知识库： 添加知识库：可同时添加多个知识库。 参数设置： 搜索策略：包括语义检索（像人类一样理解词与词、句与句之间的关系，适用于需要理解语义关联度和跨语言查询的场景）、全文检索（基于关键词进行，适用于特定名称、专有名词、术语、缩写词、ID 等场景）、混合检索（结合全文检索和语义检索的优势，并对结果进行综合排序召回相关内容片段）。 最大召回数量：选择从检索结果中返回给大模型使用的内容片段数量，数值越大，返回的越多。 最小匹配度：根据设置的匹配度选取要返回给大模型的内容片段，低于设定匹配度的内容不会被返回。 提示：最大召回数量和最小匹配度直接影响输出效果，需进行协调的多轮测试找出最优值。 认识大模型 Embedding 技术加实战中： Embedding 增强 GPT 的能力的过程包括搜索内部知识库检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并向其提出问题。 具体操作步骤： 准备搜索数据（仅一次）：搜集数据、切块、嵌入、存储（对于大型数据集的 Embedding 结果，可使用向量数据库保存）。 搜索（每次查询一次）：给定用户问题，从 OpenAI API 生成查询的 embeddings，使用 embeddings 按照与查询相关性对文本部分进行排序，距离函数推荐使用余弦相似性。 提问（每次查询一次）：将问题和最相关的部分插入到发送给 GPT 的消息中返回 GPT 的答案。 Embedding 的作用：搜索（结果按与查询字符串的相关性进行排名）、聚类（文本字符串按相似性分组）、建议（建议包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（文本字符串按其最相似的标签分类）。

利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。

企业落地 AI 可以参考以下内容： Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了相关最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。例如 Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接： 影刀 RPA+AI Power 方面：大模型有输入和输出限制，AI Power 集成丰富组件及技能组件可拓展 AI 服务能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作。其具有无缝多样的使用方式，如嵌入方式包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业系统分散，AI Power 提供多种调用方式方便企业灵活选择接入方式。此外，影刀 AI Power 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务支持，帮助企业把 AI 落地。 此外，相关知识库还介绍了面向学习者、创作者和企业的不同服务： 面向学习者：社区提供清晰学习路径，学习者通过丰富课程、活动和竞赛提升自己，积累能力成为高素质 AI 人才。 面向创作者：创作者掌握 AI 技术利用社区资源创作，满足企业需求，为社区发展注入活力。 面向企业：链接 AI 产品和传统企业，通过与社区合作获得优质内容与服务，从学习者中获取潜在流量。社区合作实践为学习者和创作者提供应用场景和技术经验。

DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益： 1. 模型优化与性能提升：英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4，适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位，使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时，需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU（如 B200），并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算，实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南：社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》，手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升：DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面，通过行业知识蒸馏和领域自适应训练，实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面，为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式，重构了传统工作流效率，并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时，还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加，如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制；以及可信计算架构的升级，针对金融、医疗等高合规需求场景。

在企业场景下，工作流是一种灵活的智能体编排方式，将业务过程中的任务按规则和顺序组织执行，降低任务复杂度和不确定性，减少对提示词工程和模型推理能力的依赖，提高大语言模型应用面向复杂任务的性能、稳定性和可解释性。工作流是智能体平台最核心强大的部分，衡量一个 AI 智能体的含金量，除大模型能力外，大部分业务价值体现在工作流设计里。 工作流的典型场景包括： 入门场景： 仅添加一个节点构建简单工作流，如通过插件节点内的插件能力自定义工作流，使用获取新闻插件构建获取新闻列表的工作流，详细配置教程可参见。 使用大语言模型（LLM）节点接收并处理用户问题，详细配置教程可参见。 使用 Code 节点生成随机数，详细配置教程可参见。 进阶场景： 通过多节点组合构建逻辑较复杂的工作流，如先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过 Code 节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情，详细配置教程可参见。 通过条件判断识别用户意图，例如通过 LLM 节点处理用户消息，将消息分为不同类型，然后通过 Condition 节点分别处理不同类型的用户消息，详细配置教程可参见。 常见的 AI Workflow 开发平台有： Coze：新一代 AI Bot 开发平台，集成了丰富的插件工具，国际版和国内版均有。 Dify：开源平台，支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT：国内知名，支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah：立足 RPA 场景，用 AI 将用户需求生成工作流，并通过 RPA 自动化，产品形态与 Coze 相似，是企业级的 AI 应用开发平台，无论团队编程技能如何，都能快速创建由 AI 驱动的 Agents、知识库、工作流和任务。 Flowise：快速实现智能体搭建。 BISHENG：主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台，与 fastgpt 功能类似，但面向的客户不同，整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台有豆包、文心一言、星火助手、kimi.ai 等。由于 Coze 具有拓展强、好上手、不用出国等优点，本教程的工作流以 Coze 为主。

AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势： 1. 灵活性、适应性和可定制性：能够根据任务难度进行调整和演变，通过组合不同模式实现定制，在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升：将复杂任务分解为更小、可管理的步骤，显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习：能够评估自身行为，完善策略，从过去经验中学习，在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性：可以高精度自动化重复任务，减少人工操作和运营成本，还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如，Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents，在规划阶段可进行查询分解等操作，还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说，Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术，分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中，大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，被授予权限收集数据、执行任务并做出决策，利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述，不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多，这取决于企业的具体需求和任务特点。

在企业场景下，AI 有以下应用： 1. 智谱 BigModel 开放平台工作流搭建： 产品概述：播放智谱 AI 智能体平台宣传片。 解决问题：大模型作为新质生产力代表，单一化模型解决能力无法满足企业多元化场景需求，打造“企业场景下要求高可用、高性能、高性价比”的 AI 应用之路存在诸多难题。 产品定位：智谱 BigModel 清流智能体开发平台定位在企业级 AI 智能体应用开发，基于智谱全模型矩阵叠加与之深度适配的智能体开发框架，面向 ToB 业务，以市场和企业落地需求驱动产品能力建设。 独特优势： 自有模型的深度适配，提供高契合度功能设计，通过模型逻辑封装和内置提示词优化，实现模型表现优于第三方平台调用的效果。 真实场景验证的高可用模板，官方模板经过 PoC 验证，能快速落地企业场景，支持企业级开箱即用。 为企业各角色提供价值。 2. 避免陷入智能陷阱，重塑决策流程： 数据陷阱与 AI 的认知扭曲：假设跨国企业使用 AI 分析不同市场数据生成销售策略，若只从特定地区收集数据，会因数据单一性导致策略失效，企业须警惕数据片面性导致的错误市场判断和策略执行。数据质量决定 AI 决策能力，历史数据常带有偏见，企业使用不完整或偏颇数据训练 AI 系统将面临决策风险，人类认知和记忆能反思修正偏见，而 AI 无法自行修正。 AI 的决策与人类独立判断：在实际企业环境中，领导者常面临平衡 AI 与人类判断的问题，如依赖基于历史趋势的 AI 数据模型在市场环境变化时可能做出错误决策，企业领导者需认识到 AI 决策不透明性，设立审核流程，如某公司全球化扩张时，AI 数据分析建议可能只针对局部市场，领导者须通过自身经验和洞察审视。 实践建议：设计“AI 决策审核流程”，包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤，通过增加人工审核环节，确保 AI 决策经过人类专家审查与反馈，减轻潜在偏见和不透明性。