先说点实话：企业做 AI Agent，真的很难。我们服务过十几家中大型企业，发现一个共同问题：技术团队兴冲冲地搭好 RAG 系统，结果上线后发现根本用不起来。为什么？第一，数据就是一场灾难。文档过期：三年前的产品手册还在库里，最新的都没更新文档杂乱：同一个东西，销售存一份、技术存一份、客服又存一份，版本满天飞文档缺失：最核心的业务逻辑，只在老员工的脑子里，从来没写过文档跨部门墙：A 部门的资料 B 部门拿不到，权限卡得死死的第二，Garbage In, Garbage Out。你指望 AI 从一堆垃圾数据里吐出金答案？不可能。RAG 系统的上限，就是数据质量的上限。第三，落地不是技术问题，是系统工程。技术只占 30%，剩下 70% 是数据治理、流程改造、组织变革。很多人栽在这上面。这份手册，就是我们踩了无数坑之后总结出来的。不灌鸡汤，不讲虚的，只讲怎么把事做成。第一章：战略规划与场景甄选1.1 先想清楚：这个场景值得做吗？很多团队一上来就急着搭 RAG、调模型，最后发现效果不好或者 ROI 算不过来。问题的根源往往在于：选错了场景。我们建议先用 AI大模型：（四）4.1 企业级 AI Agent 全链路落地实战概述
先说点实话：企业做 AI Agent，真的很难。我们服务过十几家中大型企业，发现一个共同问题：技术团队兴冲冲地搭好 RAG 系统，结果上线后发现根本用不起来。为什么？第一，数据就是一场灾难。文档过期：三年前的产品手册还在库里，最新的都没更新文档杂乱：同一个东西，销售存一份、技术存一份、客服又存一份，版本满天飞文档缺失：最核心的业务逻辑，只在老员工的脑子里，从来没写过文档跨部门墙：A 部门的资料 B 部门拿不到，权限卡得死死的第二，Garbage In, Garbage Out。你指望 AI 从一堆垃圾数据里吐出金答案？不可能。RAG 系统的上限，就是数据质量的上限。第三，落地不是技术问题，是系统工程。技术只占 30%，剩下 70% 是数据治理、流程改造、组织变革。很多人栽在这上面。这份手册，就是我们踩了无数坑之后总结出来的。不灌鸡汤，不讲虚的，只讲怎么把事做成。第一章：战略规划与场景甄选1.1 先想清楚：这个场景值得做吗？很多团队一上来就急着搭 RAG、调模型，最后发现效果不好或者 ROI 算不过来。问题的根源往往在于：选错了场景。我们建议先用 RELATED READING
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