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业务架构本被设想为业务与技术的沟通桥梁,现实里却业务看不懂、技术看不上。失效的根子不在执行不力,而在它的载体不可指认——沟通的前提是谈论对象能被双方共同指着下判...
腾讯云TDP | 产品KOL (已认证)
精通 Linux 与 Windows 系统,深耕Web 应用开发,在项目磨砺中成长,怀着求知热忱,扎根计算机领域。
用户运营,是数字时代企业成功的关键之一。传统用户运营靠人工堆叠——建社群、做客服、办活动、做分析,每一环都高度依赖人力,成本随用户规模线性上升。
过去谈创业,第一步往往是组队:招人、租办公室、找投资,组织先长大,系统才跟上。这个次序在AI时代被改写了。智能体把过去必须靠专业团队才能获得的执行能力——写代码...
资深AI系统工程师 | 大数据与大模型实战者,近3年专注大模型(LLM)工程化落地。
“懂业务”三个字,近年在IT人员的转型叙事里,成了高频证。招聘平台上,甲方岗位把“业务理解能力”的考核权重提到六成以上;行业论坛里,“先懂业务、再定技术”被奉为...
欢迎来到“AI应用架构”专栏!在这里,我们将深入探讨人工智能应用架构的设计、实施和优化,帮助开发者和企业在AI解决方案的构建过程中实现最佳实践。
科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)
江湖人称“山哥”,在数字化、人工智能、电商和金融等领域积累了丰富的平台架构设计经验
上半部「一、下达智能体的清查指令」是您复制下发的工作单;下半部「二、《某系统数据资产清查报告》填写模板」是智能体按指令产出的落稿框架。智能体照指令清查,结果填入...
智能体做跨系统数据资产核验,沿「资产覆盖 → 字段同义识别与映射 → 口径冲突识别 → 编码标准 → 实例抽样对账 → 全局收口」六层递进,外加一个「接口可连接...
感谢社区推荐到首页 当企业拥有多个不同的业务系统时,让人难受的是大量的重复录入/操作、对账困难。深层次还造成企业的数据少、质量低,极大影响在AI时代的竞争力...
不重要