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【AI Agent展】AI-Agentforce——企业级智能体中台
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。 应用场景/人群 一、应用场景 AI-Agentforce企业级的应用场景覆盖企业多业务链路，聚焦“增收+提效”，具体包括： 1.经营策略问答： AI-Agentforce企业级智能体中台中台通过“用户提问 ——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。
1.7K10编辑于 2025-10-21 - 来自专栏大数据成神之路
企业级数据中台建设指南
场景描述：本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。 关键词：数据中台 本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。 什么是数据中台 数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。 数据中台怎么建设 数据中台体系涵盖整个数据中台解决方案框架图，既包含数据技术平台，也包含数据开发、数据模型、数据资产和数据产品应用。 数据中台案例介绍 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
2.8K20发布于 2019-12-19 - 来自专栏暴走大数据
企业级数据中台建设指南
By 大数据技术与架构 场景描述：本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。 关键词：数据中台 本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。 什么是数据中台 数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。 数据中台怎么建设 数据中台体系涵盖整个数据中台解决方案框架图，既包含数据技术平台，也包含数据开发、数据模型、数据资产和数据产品应用。 数据中台案例介绍 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
3.2K10发布于 2019-12-18 - 来自专栏悟空聊架构 | 公众号
企业级数据中台如何做？
在过去的20多年间，笔者参与过企业流程再造（BPR）、企业资源计划（ERP）以及其他各种企业系统的定制化开发项目，为数百家企业做过数据中台建设、数字化转型和各类IT实施项目的规划咨询，逐渐意识到传统方法已经不再适用于现代企业数字化转型的需求 精益数据方法从业务问题出发，帮助企业打造轻量级、高响应力的精益数据战略，构建运营式、主动式、迭代式、智能化、场景化、轻量化的数据治理体系，急用先行，建设业务价值凸显的精益数据中台，保证数字化转型工作持续 在工作坊中，笔者精心设计了各种有趣的玩法，参与者可以通过花样组合资产数据卡和数智技术卡，无死角地探索、碰撞出有价值的场景，并且在这个过程中与其他部门的同事充分互动，最终达成认知和行动上的一致。 ——陈方博士 前厦门象屿集团总裁 ▼ 本书围绕精益数据方法，全方位阐述了数据驱动数字化转型的战略、方法、产品、中台、 组织文化等内容，并融入了大量的实战案例和作者的深入思考，涵盖范围广、内容扎实、论 述精辟 ——陈运文 达观数据董事长 ▼ 市场上众说纷纭的数字化转型方法中，有很多只是套上了数字化和中台的壳子，实质上 依然是传统的信息化规划和 ERP 建设方法，以至于我长期困惑于数字化和信息化的本质区 别到底是什么
2.4K20编辑于 2023-02-28 - 来自专栏JVMGC
开源企业级技术中台,简洁,高效
4.事件配置：为大屏中的组件添加事件，实现互动效果和更好的用户体验。 5.简洁易用：用户只需进行简单的鼠标拖拽和配置操作，即可完成大屏页面的开发。
32210编辑于 2024-02-21 - 来自专栏晓谈岩说
企业级业务架构与“中台”的关系
随着《企业级业务架构设计：方法论与实践》一书的传播，笔者有了更多的机会与来自不同行业的读者共同讨论业务架构这个话题，业务架构与“中台”的关系也时常会被读者问起，笔者就以这篇短文，将与大家交流的情况做个分享 再议中台 经过去年的起起落落，圈内至少对中台达成了一个共识——它仍是一种企业级的软件工程方法，涵盖了一整套解决方案，既包括方法论层面，也包括具体的技术实现方式，当然，前者相对而言不够明晰。 对中台方法的探索也在变得更加“宽容”，很多人也认可只要达到了企业级功能复用、一体化这样的核心目标，自家的系统也都可以当做中台的成功实践。 中台常被划分成业务中台、数据中台，之后又出现了技术中台等其他中台定义，在阿里巴巴的实践中，他们很注重业务架构的作用，通过业务架构分析对产品或者功能进行模型化设计，其实这也是一种标准化设计，比如图1，这是之前演讲中曾经公开的设计思路 中台方法让实践者最为困惑的经常是中台里到底放什么，什么能力需要被沉降到中台，如果没有自下而上的积累过程，那么，自上而下的规划就必须被采用，脱胎于传统理论的企业级业务架构方法论正好可以满足这方面的需求。
81810发布于 2020-04-11 数据中台之后，AI中台怎么火起来了？
2025年开始，AI中台这把火越烧越旺。 赛意信息刚签下近5000万的AI中台订单，万达信息带着AI中台亮相世界人工智能大会，软通动力、众安信科各路玩家纷纷登场。 但我想泼盆冷水：上套AI中台，距离企业真正用好AI，还差着十万八千里。 什么是AI中台 AI中台本质上是企业级AI能力的中枢神经系统。 缺了任何一环，中台就变成了摆设。 AI中台会重蹈覆辙吗 这两个东西解决的根本不是同一个问题。 数据中台负责把数据管好、用活，AI中台负责把AI能力输出、复用。 谁也取代不了谁，但边界确实在加速融合。 现在有个明显的趋势：数据中台开始主动往AI方向靠，提供特征平台、训练样本这些能力；AI中台则越来越依赖数据中台喂过来的高质量数据。 数据问题不解决，AI能力就是空中楼阁。 数据中台踩过的坑，AI中台未必能躲过。与其急着上系统，不如先想清楚：我的企业真的需要AI中台吗？还是只需要一个会调API的工程师？ 技术浪潮来了又去，但地基稳不稳，只有自己知道。
40210编辑于 2026-04-01- 来自专栏深度学习与python
企业级证券业务中台探索与实践
，陆续开启中台化进程，随后，“中台化”的理念与相关实践开始快速向各行业渗透和发展；对于金融行业，打造中台能力，无论是银行、证券或是保险等细分行业，均已是高度共识的战略举措之一。 中台的定义各有不同，如阿里[1]官方定义“业务中台就是将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台，形成以服务为中心，由业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业更高效的进行业务探索和创新 Gartner [2]将中台定义为企业应用系统的 SOD 层，是灵活响应的前台与稳定可靠的后台之间的“变速齿轮”，ThoughtWorks[3] 定义为企业级能力复用平台，是面向用户与创新的新兴平台型企业组织 东方证券企业级业务中台的核心建设目标是基于 API 化的开放式模块化架构核心思想，将核心业务知识进行沉淀，以模块化、服务化、共享化的形式建设企业级业务能力，从而快速响应市场变化和客户需求，提升业务交付效率 白话中台战略 3：中台的定义.
1.2K10编辑于 2023-03-29 SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台完结
于是，高可用、可扩展、实时化的数据中台成为破局关键。 本文将系统性地阐述如何基于 Spring Boot 3.0 与 Apache RocketMQ 从零构建一个企业级高可用数据中台，聚焦架构设计、核心能力、可靠性保障与演进路径，不谈代码，只讲思想与落地逻辑 二者结合，形成一套轻量、健壮、面向未来的数据中台技术底座。二、数据中台的核心定位：不止于“管道”许多团队误将数据中台等同于“数据仓库”或“ETL 工具集”。 ：为 AI 模型提供在线特征计算能力；Data Mesh 探索：将数据所有权下放至业务域，中台转为平台赋能者。 一个成功的数据中台，不是技术堆砌的纪念碑，而是持续流动的价值网络。结语 数据中台建设是一场马拉松，而非短跑。
35310编辑于 2025-11-28SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台（完结）
SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台（完结）解锁SB3.0数据中台生态SB3.0数据中台，这里指的是基于SpringBoot3.0（简称SB3.0）构建的企业级数据中台。 数据访问、RESTful API等，适合构建企业级应用。 通过RocketMQ，可以将各个业务系统的数据汇聚到中台，同时也可以将中台处理后的数据分发到各个需要的地方。 二、SB3.0数据中台的功能架构SB3.0数据中台的功能架构通常包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据服务层和数据展示层。 三、SB3.0数据中台的优势快速开发：SpringBoot3.0提供了快速、便捷的开发方式，通过自动配置和约定优于配置的原则，简化了企业级应用程序的开发流程。
57800编辑于 2025-02-09- 来自专栏博文视点Broadview
企业级数据中台的建设方法及架构搭建
按照数据资产梳理结果，落地搭建企业级的大数据平台，获取相关的数据，并搭建相应的技术平台。 （3）数据指标体系的建立。 并且企业对统一的数据中台有强烈诉求，对数据中台的运算能力、核心算法及数据全面性提出了更高的要求。 数据中台的技术架构在发生变化。 数据中台不是一套软件，也不是一个信息系统，而是一系列数据组件的集合。 企业基于自身的信息化建设基础、数据基础及业务特点对数据中台的能力进行定义，最后基于能力的定义并利用数据组件来搭建自己的数据中台。 一般来说，从数据中台的角度，我们将数据整个链条区分为四个环节：数据采集&传输、数据存储、数据计算&查询、数据可视化及分析。 数据中台技术堆栈框架如图所示。 本文摘自《数字化中台》一书，更多关于企业级数据中台的建设问题请阅读此书哦！ 京东满100减50 快快扫码抢购吧！
1.4K10编辑于 2023-05-06 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
大数据中台向AI中台演进是大势所趋？
近日，宜信科技中心 AI 中台团队负责人王东在一篇技术专访中，从大数据和 AI 赋能金融业务的角度，分享了中台、大数据、AI 等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路。 5、现在，越来越多的人提到数据中台需要向 AI 中台演进，您对此怎么看？宜信的数据中台和 AI 中台之间是什么样的关系？二者之间是如何支持协作的？ 数据中台和 AI 中台两者是相互依存，承前启后的关系。 数据中台和 AI 中台两者都对外提供服务，只是侧重点不同：数据中台提供各种数据服务（BI 报表应用、数据探索等），AI 中台提供各种智能服务（模型预测、智能推荐等）； AI 中台依托数据中台提供的数据能力和工具集 嘉宾介绍 王东：宜信科技中心 AI 中台团队负责人 北京大学软件工程专业硕士，宜信科技中心 AI 中台团队负责人，目前负责宜信 AI 中台平台的建设工作。
2.5K20发布于 2019-07-30 腾讯云 ClawPro：百万级用户验证的企业级 AI 智能体管控中台实践
突破 AI 规模化落地的行为边界与管控瓶颈 在企业推进智能化转型的过程中，AI Agent 的部署正从“个人辅助”向“企业级规模化生产”演进。 存在窃取数据或供应链投毒风险；模型调用过程中企业敏感数据存在外泄至第三方（数据出内网）的安全隐患。 系统孤岛限制业务闭环： AI Agent 的核心价值在于调度企业内部数据。 部署同源同构的专属 AI 智能体管控架构 针对企业共性需求，腾讯云推出 OpenClaw 企业版（ClawPro），定位为对标 MDM（企业移动设备管理）的 AI 数字员工管理平台，通过提供底层同源同构 企业级权限与 Token 精细化管控： 平台内置三级 RBAC（基于角色的访问控制）与企业组织架构同步。
25500编辑于 2026-05-28药明生物基于腾讯云ADP与TokenHub构建企业级AI中台的技术实践
第一章：构建统一AI基座以应对业务分散与合规挑战 作为全球领先的生物制药CRDMO企业，药明生物在加速AI转型过程中面临核心战略困境：业务部门各自试点导致AI烟囱化严重，模型选型与开发标准不统一造成重复建设 第二章：全链路AI中台底座与标准化开发模式 药明生物携手腾讯云，基于腾讯云ADP智能体开发平台与TokenHub大模型服务中台，从0到1搭建覆盖研发、运营、生产、质量、IT等核心部门的企业级AI中台底座 第三章：全公司统一标准与规模化生产落地 该方案已建成覆盖核心部门的企业级AI智能体开发与大模型服务中台，实现了以下量化业务指标： 统一入口与标准： 统一全公司大模型调用入口与智能体开发标准，告别烟囱式建设 业务赋能： 以AI中台为底座，赋能创新药研发、CRDMO业务运营、生产质量管理等核心场景。 “基于腾讯云ADP与TokenHub，我们实现了从模型层到工具层的全链路AI解决方案，全栈能力赋能企业建立AI护城河。”
15810编辑于 2026-06-11腾讯微卡·收付通：企业级支付中台产品概要
主讲人： 张磊 数据来源： 2024腾讯全球数字生态大会 一、 产品定位与核心亮点 技术定义： 腾讯微卡·收付通是一款为企业打造的支付中台产品，旨在实现全经营场景的支付数字化。 核心差异化卖点： 统一管控： 提供统一的控制台，实现多支付通道、多商户的统一管理与配置。 架构模式： 采用一站式“场景+支付”解决方案，覆盖“收、分、管”全链路。 收银台定制： 支持品牌专属OEM，自定义配置收银台UI；支持积分、卡券分发等增值运营。 混合支付： 支持券+积分+现金的组合支付与自动化结算。 会员运营： 支持会员储值管理、分销管理与酬金合规结算。 解决方案： 品牌专属支付中台： 构建能力齐全、数据闭环的支付中台。 支付网关： 接入20+银行金融机构，按需配置通道，避免单一通道绑架。 案例二：行业覆盖与综合服务 客户名单： 来伊份、未来价格、民族集团、深农集团、Monshot AI、特索电等（涵盖零售、农批、新能源、文旅、供应链等行业）。
16110编辑于 2026-05-30- 来自专栏腾讯云TI平台
AI资讯 ｜ 腾讯云智媒体AI中台获奖
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2.7K20编辑于 2022-01-27 - 来自专栏晓谈岩说
中台之上（十一）：企业级业务架构设计的“五难”
，只能是自底向上的生长；科技公司中如果说企业级的代表，可能莫过于阿里的“大中台”模式，但这个模式是“演化”出来的，有兴趣的朋友可以读读相关书籍，但阿里毕竟有个好处，其业务范围总体而言是垂直的电商领域，当然 别人的经验，无论成败，对你而言都是个借鉴，自己的路还要自己走，但是实践中找个“老司机”带带路，找个做过企业级开发的科技公司帮助做转型还是比较稳的。 第二难，企业级多数情况下不是个技术问题。 前面提到过综合积分的事情，这只是众多要协调的事例中的一个，如果是一个业务种类繁多、部门庞杂、等级森严的传统企业，建企业级不次于一场“内战“，一场对部门边界、协同关系的重新界定。 骨感”，之前文章中我也提到过，有些目标其实不是企业级要去解决的问题，有些成果也不是非得记在企业级的功劳簿上，甚至做企业级的成本和收益都难以直接计算。 企业级建设实际上是要让这些习惯了业务管理的企业去正视技术，定位好自身的科技基因，如何对科技中很重要的一股力量——架构师（既包括业务架构师也包括其他架构师）做出合理定位，就成了对企业的一个大考。
92720发布于 2020-04-10 企业级指标中台 APIJDBC 架构选型四步法
摘要：本文面向数据工程团队，提供一套四步评估框架，用于选型指标中台的 API/JDBC 架构。 因此，为指标中台选择一套具备强大适配性与扩展性的 API/JDBC 底层架构，已成为企业数据工程团队的核心决策之一。以下四步评估框架，旨在提供一套清晰、可执行的选型方法论。 这包括对 AI 等新技术的原生适配能力，以及在指标体系膨胀过程中内嵌的治理能力。AI-Ready：提供根治幻觉的语义层，而非裸数据接口直接向 AI 大模型开放数据库查询权限，是极其危险的做法。 核心要点适配性是基础：优秀的指标中台 API 架构必须能 开箱即用，无缝对接企业现有数据湖仓和 BI 工具，避免产生“架构孤岛”。 治理必须内嵌：通过 “定义即治理” 和 NL2MQL2SQL 架构，在指标生产源头和 AI 消费入口嵌入管控，确保指标体系在扩展中的健康度与安全性。
25620编辑于 2026-02-12- 来自专栏晓谈岩说
中台之上（九）：如何基于企业级业务架构管理业务需求？
企业级转型，或者搞中台，都不是“一锤子买卖”，不是项目上线，搞个庆功仪式就万事大吉了。按照熵增理论，没有良好的维护，再好的架构也会慢慢崩坏，何况架构还得与时俱进。 在日常工作中与业务人员广泛交流，不断提升业务人员对企业级理念、技术实现、技术趋势的理解，激发业务人员更大的想象空间和跨部门协作的动力，使需求在交流中“自然”产生，也可以减轻过去业务人员“冥思苦想”新需求的痛苦 业务架构师与企业架构之间要有定期的工作交流，以增强业务架构师对企业级的把握和企业架构对业务前端的理解。在工作过程中时刻注意使用模型工具分解需求，通过模型工具把控企业级设计。 再说说想学中台的同学们，你们的企业考虑过以一个什么样的机制去管理需求、维护中台架构吗？这件事只靠技术同学就可以搞定吗？实现了中台就达到了快速响应、达到了业务与技术深度融合吗？ 、不从战略入手，把业务整体拉入到开发机制当中，那作为“少数派”的技术同学又如何能规范得了一个“中台”呢？
72620发布于 2020-04-10 - 来自专栏Connect People with Data
和鲸科技联合创始人殷自强：构建企业级AI中台，实现业务场景价值闭环
本文将从为什么建AI中台、如何建AI中台、企业AI中台建设案例三个方面进行展开分享。 分享嘉宾｜殷自强 和鲸科技联合创始人，执行总裁兼首席产品官现任公司执行总裁兼首席产品官，统筹公司产品战略规划与市场策略设计，专注于 AI 中台产品与企业级协同流程的持续性产品创新，领导了多个行业头部客户的 所以说现在用 AI 中台可以更好地整合内部已有的模型，把一些好的决策，好的方法模型化、工具化之后，随着AI大面积发展，整个企业可以更好地智能化运行。什么是AI中台？ 02 如何构建AI中台当前在讨论 AI 中台的时候，更多的是关注业务如何去使用的视角，那如何去建？会遇到哪些问题？ 最好的做 AI 中台的方式，就是基于敏捷做构建。其中最重要的点就是设计 MVP 的场景，半自动地跑通基于 AI 中台的价值闭环。
69810编辑于 2024-01-05
腾讯云开发者
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