前线诊断
不从“上什么模型”开始。从业务链路、数据质量、协作阻力与收益假设开始。
DIAGNOSEFDE FRONTLINE / 01
把 AI 从
PPT 钉进
生产环境。
仲昭明 · 企业 AI 落地 / FDE 前线
不交付漂亮 Demo，交付能被业务持续使用的系统。
LIVE SYSTEM MAP
DEPLOYMENT MINDSET
NODE 31.2304° N
121.4737° E
SCROLL
NOT ANOTHER AI DECK
企业不缺模型，也不缺试用账号。
缺的是把数据、流程、权限与人的行为连成闭环的人。
我在技术与业务的断层带工作：把模糊的需求翻译成可运行的架构，再把工程能力推到真实业务里接受检验。
CAPABILITIES / 02
从问题出现，到系统被真正使用。
工程连接
把 Agent、知识库、数据管道与既有系统接起来，让能力进入真实工作流。
CONNECT持续交付
用评估、可观测和责任闸门，确保上线不是终点，而是下一轮优化的起点。
SHIP + MEASUREWHERE THE WORK LIVES / 03
复杂现场，
比炫技更有价值。
技术选型不是信仰问题。它必须经得住成本、权限、稳定性与组织协作的拷问。
Agentic Workflow
让 AI 进入可控、可回退、可衡量的业务流程，而不是游离在聊天窗口里。
Knowledge / RAG
把分散知识变成可信、可检索、带权限边界的组织能力。
Data & System Integration
数据接入、系统连接与生产环境的工程细节，决定 AI 是否真的可用。
AI Operating Model
从试用到上线：角色、责任、评估和迭代机制必须同步建立。
FIELD SIGNAL / 04
来自前线的
几个判断。
Agent 的瓶颈，很少是模型能力；更多是工作流没有被重新设计。
把旧流程套上一个聊天框，不叫转型。
企业 AI 的护城河，不是“用了哪个模型”，而是沉淀了什么可复用的交付系统。
真正的资产是组织能力。
生产化从来不是部署成功，而是业务愿意把责任交给它。
可靠性与可解释性缺一不可。
NEXT NODE
有一个复杂问题？
把它发过来。
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