企业AI落地三大课题：知识库、Agent、工作流
阳怡这篇讲企业AI怎么落地，把知识库、Agent、工作流三件事拆得很具体，做B端AI的可以照着搭。
作者总结2026年企业AI应用的三个核心方向：知识库构建、专业Agent打造和SOP数字化。知识库被描述为一条自动化循环：数据源、爬取、清洗切片、入库、agent反馈。Agent构建上，作者主张用flow对接API和RPA能力，把简单GPTs封装成input-output的盒子。SOP则通过BPM系统拆成流程节点，把agent挂载到审批、表单等节点上，业务变化时只需改动节点。
26年了，大家都开始做企业FDE了 围绕的课题无非也是这些 怎么快速构建企业知识库 怎么蒸馏员工知识构建专业Agent 怎么搭建企业AI工作流 完成数字化流程重组 AI变了很多 但AI的框架好像也没什么变化 LLM承担大脑，上下文工程承担指令，记忆承担知识，工具承担四肢 在变化的时代里找到不变的东西，在不变的框架上持续把变化归类，删繁就简 这个过程能让我们更加理解AI Yangyi @yangyi 我最近做这个 发现如果一个企业想构建成本领先优势，有三个核心关注点： 1、快速构建知识库的能力 这种能力是一个自动化评估循环：数据源-自动化爬取-按规则清洗QA分块切片-入库-agent使用效果反馈 在新的时代谁能有更多专业知识储备，谁就能构建更牛的ai时代打工人-agent 2、快速构建agent的能力 现在agent还缺少很多工程化虽然有很多人在做。通过flow的形式定制内部逻辑流。flow要去对接api能力和rpa能力，以便扩充agent的边界 让一个简单的GPTs，实现多链路交互，并最终封装成一个input-output的盒 3、sop数字化为workflow的能力 通过BPM（业务流程管理系统）把自己的sop以流程节点的方式构建，这样就可以把agent以各类形式挂载到流程中（比如是个im机器人，或者是表单里的某个字段逻辑处理，或者是某个节点完成自动化，比如审批节点） 当业务变化时，只需要改动流程节点，就可以快速适应变化。 流程-流程节点-agent 并将数据全部数字化反哺ai能力 这种情况下组织形态会发生巨大变革 也会出现非常多的超级个体公司 🔗 View Quoted Tweet 💬 1 🔄 0 ❤️ 3 👀 667 📊 1 ⚡
