內容大鋼
DeepSeek橫空出世讓AI大模型底層技術成為國家級戰略性公共資源，激活了中國的AI產業鏈，AI Agent迎來爆發點。AI Agent作為AI應用的最主流形態，將會變成AI原生時代內容、信息和服務的新載體。
隨著AI技術的飛速發展，對於非專業技術人員來說，在這場生產力革命中，必須理清思路，明確AI應用技巧學習路徑。即使不學編程，依然可以通過掌握AI應用技巧，享受AI帶來的效率提升福利，成為組織青睞的超強個體。更重要的是，借助AI的力量，還能掌握新時代的財富密碼。
這波浪潮讓企業紛紛迫不及待地接入DeepSeek，做本地化部署，以為這就是AI落地。遺憾的是，通用大模型與企業場景應用之間仍有鴻溝，接入基礎模型只能算是向AI轉型邁出的一小步，實現業務AI化必須跨越「最後一公里」——構建適配業務場景的AI Agent系統。而構建AI Agent系統需要改造現有的工作流程，建立人機協同新範式。這場轉型絕非簡單的技術嫁接，而是一場涉及應用開發、流程再造、組織優化、人才體系等方方面面的深度變革。
本書圍繞上述核心內容展開深度探討，旨在助力企業與時代發展同頻共振。同時，也為企業中的絕大多數無AI專業技術基礎的夥伴們踏上這波時代浪潮提供成長路徑。
目錄
第一章 深入理解AI Agent
第一節 AI Agent基礎認知
一、目標：解決非單一大模型能解決的問題
二、定義：AI Agent的定義及與傳統AI的不同
三、評估：AI Agent的工作原理、能力及真偽辨別指標
第二節 智能體的應用場景及其對企業的影響
一、智能體當下應用場景的分類說明
二、企業內人人都會愛上智能體的理由
三、企業正參與創造智能體原生世界
第三節 總結
第二章 DeepSeek推動智能體發展
第一節 DeepSeek顛覆式創新的價值
一、核心技術創新：從「暴力計算」到「人類思考」
二、客戶體驗創新：從「文本工具」到「決策推演」
三、商業模式創新：從「技術孤島」到「生態群落」
四、模型演進創新：從「單點突破」到「矩陣升級」
第二節 DeepSeek對智能體發展的推動
一、智能體發展受限的三層傳導
二、DeepSeek推動智能體發展的硬核實力
三、預測DeepSeek未來應用方向
第三節 總結
第三章 企業AI落地的思考與定位
第一節 大模型落地藍圖概覽
一、大模型落地藍圖整體解析
二、大模型落地藍圖的六大關鍵詞
第二節 企業智能體應用描繪
一、從「事」的角度：智能體為企業帶來的價值
二、從「人」的角度：智能體在企業管理中的角色
第三節 企業AI落地的戰略思考
一、企業AI戰略坐標系
二、智能體落地的階梯式演進邏輯
三、企業全流程AI改造的四點警示
第四節 企業AI落地卡點分析與解決策略
一、數據之困：數據還是未提煉的礦石
二、人才迷思：技術能力與業務洞察的斷裂帶
三、成本陷阱：被低估的隱性投入清單
四、組織惰性：難以走出的舒適區
五、倫理雷區：創新不得不考慮合規
六、企業AI落地的補充建議：構建AI領導力，提升管理層認知
第五節 DeepSeek私有化部署避坑指南
一、部署前對企業能力進行成熟度評估
二、根據評估結果制定差異化演進路線
三、演進中多數企業易忽略的避坑要點
四、與大模型落地相關的常見問題答疑
第六節 總結
第四章 非專業技術人員的AI學習成長路徑
第一節 第一階段：養成和大模型對話的習慣
一、官方內置提示詞已滿足常見場景
二、掌握「1+4+1」技巧，拒絕傻背提示詞
三、在實戰中培養「語感」與完善「思維」
第二節 第二階段：積累自己的「AI工具箱」
一、積累提示詞有妙招
二、找到你的AI導航圖
三、充分挖掘官方資源
第三節 第三階段：人機協作能力的綜合應用
一、隨時隨刻學以致用
二、不能喪失人類思考
第四節 第四階段：從內向外的AI落地能力擴展
一、企業管理者行動指南：從認知到價值創造
二、個體行動指南：從內向外擴展商業化能力
三、培訓領域洞察轉化案例：錘磨AI陪練平台
第五節 總結
第五章 零基礎衝浪智能體開發
第一節 入門體驗破除認知門檻
一、體驗即學習：從「玩具級」智能體開始
二、區分「玩具」與「工具」的界限
第二節 解構企業級智能體開發
一、業務流程解構能力>技術代碼能力
二、識得開發邏輯基礎上的「坐享其成」
三、構建與專業技術人員交流的語境
四、鐵律：專業的事交給專業的人去做
第三節 清除智能體開發障礙
一、正在升級的智能體能力
二、清障第一步：數據基建
第四節 總結
第六章 從現在看未來
第一節 AI Agent前沿進展
一、Manus
二、AutoGLM
三、AI生意助手2.0
四、Agentforce
第二節 AI Agent發展預測
一、大模型與AI Agent的邊界越來越模糊
二、移動端AI Agent可調用的主流App越來越多
三、企業端場景覆蓋越來越全面
四、AI Agent集團軍正在集結
五、從「懂你」到「預判你的預判」
六、「無感化智能服務」是終極追求
第三節 總結
第七章 在AI變革中築起安全防線
第一節 AI大模型使用風險知多少（個人篇）
一、輸入即責任，嚴把入口關
二、看不見但應管控的模型處理
三、時刻牢�
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