课程简介

随着大模型与Agent能力持续演进，企业AI应用正从问答、内容生成等辅助场景，逐步走向跨系统、多角色协同的核心生产流程。AI的价值也从提升个人效率，拓展到重塑人机分工与业务协作方式，推动端到端的业务提效。

 企业从单点Agent应用走向企业级人机协同，需要围绕业务目标重新设计人与Agent的分工，也需要结合自身的数字化现状、数据与AI基础设施基础，以及组织能力和变革意愿，选择适合当前阶段的落地路径。如何选准场景、分阶段建设基础设施，并让人与多Agent在真实业务流程中可靠协作，是实现生产级、端到端提效的关键。

 基于深信服自身转型与广泛的客户赋能经验，我们沉淀了一套场景选择逻辑，以及面向不同发展阶段企业的AI基础设施建设路线图，帮助企业明确从哪里切入、优先建设哪些能力、如何逐步从单点应用走向核心生产流。

 本次分享将立足深信服自身AI Native转型与客户赋能实践，呈现覆盖理念、系统、人与组织的深信服AI转型全景图，并聚焦LTC（从线索到回款）领域，拆解场景选择逻辑、AI基础设施架构与Agent落地路径。从客户洞察、机会分析，到方案制定、招投标、合同与交付，结合业务规划、执行复盘与经营分析，重点分享人与Agent的协同机制、多Agent的协作与对抗，以及实际应用效果与落地挑战，为企业推动AI从单点应用走向核心生产流提供可借鉴的实践经验。

 课程收益

目标：

1、学习真实企业AI转型实践，了解企业推动AI进入核心生产流程、实现端到端最有效的提效方法。

2、了解场景选择、人机协同与生产级落地的关键方法，获得可借鉴的企业AI转型路径。

 成功要点：

通过业务价值选择场景，使用清晰的人机分工、多Agent协作与对抗保障效果，可以统一AI基础设施支撑规模化落地。

 启示：

从关注单个Agent的能力，转向围绕端到端业务目标设计人机分工与多Agent协作。结合自身企业条件，明确优先落地的场景、需要补齐的基础能力，以及衡量实际业务收益的方法。

 受众人群

平台开发者、企业管理者、CEO、产品经理、项目经理、开发人员、架构师及其他对架构、AI赋能日常工作感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲