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企业AI应用落地实战：3个月服务200家客户的经验总结，揭秘AI Agent如何真正赋能业务。 核心内容： 1. 企业级AI应用的核心价值：从被动工具到主动智能伙伴的转变 2. AI Agent+LLM双引擎架构解析：认知与执行的完美结合 3. 客户实践案例：销售、财务等场景的AI赋能最佳方案
开篇
什么是AI应用
从“工具”到“智能伙伴”的进化
AI Agent + LLM的双引擎模式
企业能力的核心 - MCP服务
构建AI应用的两种路径：全新开发 vs. 存量改造
AI 应用基本架构
AI Agent 概述
Google AI Agent 白皮书
Anthropic AI Agent 白皮书
OpenAI AI Agent 白皮书
可在https://www.youtube.com/redirect上搜索
什么是AI Agent
AI Agent 核心组件
AI Agent 推理模式
AI Agent 安全与防护
AI Agent的构建模式与AI Agent类型
总结
AI Agent 运行时
AI Agent 运行时的挑战点
函数计算FC 作为 AI Agent 运行时的优势
典型场景探讨
AI Agent 大脑 - LLM
LLM生产项目中必然会遇到的问题
AI网关简述
AI网关代理LLM
AI Agent使用LLM方式总结
MCP 是什么
MCP Registry 定义及特性
使用MCP Registry构建AI Agent技能池的优势
从我们和Anthropic MCP团队的沟通交流来看，他们的野心是想构建一个类似Maven一样的大中心MCP Registry。
如何构建MCP服务
阿里云百炼平台的MCP服务，底层运行时使用的就是函数计算FC。
注意：上图的IP字段可以填写IP，也可以填写域名。
AI 应用观测体系
AI应用遇到的问题
AI应用典型框架
AI全栈统一观测
最佳实践
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承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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