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LLM与智能体行业应用

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AI产品设计与应用

AI产品应用

AI产品创新

AI产品设计

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LLM与智能体行业应用
22次

Asante Zhou

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

大模型重塑采购定价:从经验议价到智能定价决策的落地实践
大模型重塑采购定价,本质上是将采购从“成本中心”升级为“价值创造中心”。
AI应用
20次

Shane Wang

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

本体驱动的可信企业 AI
AI竞争已从生成能力比拼,转向语义统一下的可信决策能力比拼。本体不替代大模型,而是补齐企业业务与合规边界。
LLM与智能体行业应用
18次

Hanke

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

让 AI Agent 读懂数据产品:跨域权限环境下的智能诊断实践
AI Agent 正在重塑企业数据平台的运维与诊断方式。随着数据平台分层加深、跨团队协作复杂度上升,依赖开发者逐层排查、跨系统比对状态的人工诊断已成为效率瓶颈。
LLM与智能体行业应用
18次

Curley Ye

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

从 Skill 到 Loop:构建可持续进化的 AI Agent
随着 Coding Agent 从对话助手走向能够读代码、改代码、运行测试并参与研发流程的智能体,企业关注点转向“如何让 Agent可靠工作。
LLM与智能体行业应用
18次

Sharief Yao

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

从被托付到共事:对话式 Agent 的信任进化与价值交付
对话式 Agent 正从回答问题走向执行任务,企业对它的要求也随之改变:不仅要接得快、答得对,还要把业务办完,并能说明结果如何验收、行动由谁负责。
LLM与智能体行业应用
18次

Tyshon Liu

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

Long-Horizon Multi-Agent 系统中的 Loop Engineering 实践
Agent 正从以单次 Prompt 为中心的交互工具,走向以 Loop 为核心的软件工程闭环。Agent 需要围绕目标持续经历理解、计划、执行、进行持续交付
LLM与智能体行业应用
18次

Kedric Ma

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

让 Agent 从生产运行中持续学习:全新AgentLoop 自进化端到端闭环优化新范
在企业生产环境中,业务问题通常会收敛在相对稳定的任务范围内,但 LLM 面对同一类问题仍可能选择不同的探索路径,导致准确率、Token 消耗和整体性能存在方差。
LLM与智能体行业应用
16次

Mingo Zhong

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

Skill全生命周期管理实践:让每个Skill都能被找到、被度量、被持续改进
在 AI 时代,模型只是工具,而 Agent Skill 才是企业的核心生产力。
LLM与智能体行业应用
16次

Tunney Ye

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

金融客服质检系统的 Loop Engineering 实践
大模型应用上线之后,真正困难的往往不是“让系统第一次跑起来”,而是如何让它持续变好。
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