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AI落地方法论

从业务问题出发，讨论场景选择、实施步骤与验收方法，让AI进入真实流程。

AI落地方法论Agent治理2026-09-19

OpenAI 的企业 Agent 实践强调模型负责决策与工具选择，但必须工作在明确的 guardrails 中。对企业而言，可控不是把 Agent 变笨，而是把权限、工具、审批点和失败回退变成系统设计的一部分。

AI落地方法论Agent工程2026-09-16

Anthropic 总结大量团队实践后提出：成功的 Agent 系统更常采用简单、可组合的模式，而不是先搭一个复杂框架。固定流程适合确定性高的任务，Agent loop 则适合需要根据中间结果继续判断的任务。

微软的 RAG 架构指南把问题拆成数据准备、切片、增强、Embedding、检索、重排与端到端生成多个阶段，并强调每一步都要可评估。

AI落地方法论AI落地方法2026-08-25

Forward Deployed Engineering 的关键是工程师深入真实业务现场，与用户一起把产品能力改造成可用流程。AI 时代，模型能力变化快，但企业数据、组织和现场约束更复杂，FDE 的价值反而更大。

AI落地方法论Agent治理2026-08-15

生产 Agent 会跨多个回合、工具和系统，单看最终文本评分不足以定位问题。Google 的 Agent Platform 把 simulation、evaluation、observability 放在 Agent 运营核心位置。

AI落地方法论具身智能2026-07-16

Google DeepMind 在 Robotics 系列中不断强调通用性、交互和灵巧性，同时也把安全作为机器人能力扩展的基础。工业场景还要叠加机械、电气、功能安全和现场 SOP。

Google Vertex AI RAG Engine 的定位反映了企业 RAG 的真实工程量：模型之外还有数据源、索引、Embedding、检索、权限、更新和引用。

知其然，知其所以然，知其应然，使之然。

让人工智能从“能回答”走向“能创造结果”