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关于定制智能体和标准智能体的发展节奏问题,我们可以结合企业软件发展的历史看,初期大概率是定制化智能体走在前面,然后才是各种垂直领域标准智能体的成熟和普及。同样,类似定制化软件今天仍然在企业业务系统占很大比例,定制智能体也会长期存在于企业的实际需求中。所以,企业智能体建设一开始就要坚持标准智能体与定制智能体并重,且早期建设的重点反而是培训自己构建定制化智能体并推动定制化智能体投产运营,积累企业使用智能体的经验和认知。在标准智能体和定制智能体共同建设下,企业才能更充分地释放 AI 生产力。
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-**适当合理的资源投入**。智能体建设当然需要企业的资源投入。但这个投入一定要注意两个方面。一是在生成式 AI 技术仍然开始迭代的当下,需要控制好投入节奏,避免过大的沉默成本。二是要注重在设备、工具与人力资源上的均衡投资。当前阶段一股脑投算力设备建设,投大工具平台建设并不等同于会有大的 AI 生产力释放。人力资源的匮乏反而是很多企业更紧迫的瓶颈点。例如,当前企业普遍紧缺智能体构建专家(有生成式 AI 背景知识、有业务理解能力、有智能体构建和运营优化能力),而这类人才目前普遍需要企业自我培养。
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