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先说结论:能做,但前提是看清一件事——方案把"描述业务"这件事交还给了谁。如果是你拖拽连线、把每一步都想好再交给它执行,那你其实还在做流程设计;如果是你交代目标...
GUI 自动化增强型:在 Agent 上叠加屏幕语义理解与 RPA,能操作无 API 的老系统,适合跨系统数据搬运。平台 G 属于此类。
一句话结论:个人尝鲜选低代码平台;企业自建选开源LLMOps或云厂商平台;泛办公选生态型办公Agent;跨系统、无API、信创合规场景重点看实在Agent。
TL;DR:财务智能体的应用场景已从发票审核、银企对账等基础操作,快速延伸到资金预测、归因分析、智能风控等决策支持领域。当前落地最成熟的场景集中在四类:业务实操...
TL;DR:财务AI智能体是基于大模型构建的、能自主感知财务环境、规划任务路径并执行操作的智能系统。技术路线上,多智能体协作架构、RAG演进、知识图谱增强和Te...
过去一年,Coze和Dify几乎成了国内智能体开发的“默认选项”——前者零代码上手极快,后者开源私有化部署首选。但如果你真正做过企业级项目,大概率遇到过这样的困...
一句话结论:先合规,后成本;先运维,后功能。部署模式由数据边界和治理能力决定,不由企业规模或技术偏好决定。
2026年,企业级智能体(AI Agent)正从“试点探索”迈入“规模部署”阶段。有市场研究显示,2025年中国企业级Agent市场规模已达约190亿人民币,预...
3月,Meta研究团队发表论文《HYPERAGENTS(超级智能体)》,将LSTM之父Jürgen Schmidhuber二十年前提出的哥德尔机(Gödel M...
如果将2023-2024年称为“AI数字员工的概念验证期”,那么2026年可以被定义为“AI数字员工的规模上岗期”。IDC数据显示,2025年中国AI智能体市场...
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