企业官网建设流程全解析

现在做Agent的公司

十家里有八家在喊 ToB （企业赋能）

但你打开产品一看

底层用的同一个大模型

套的同一层通用框架

换个行业名字就说自己是 “垂直解决方案”

客户试了两周

发现跟自己直接用 ChatGPT/Codex 也没太大区别

问题出在哪？

Agent ToB的架构，可以拆成三层：

1.通用LLM：基础智能底座，大家都一样
2. 通用Harness：调度、记忆、工具调用，开源框架越来越成熟
3. .垂域Harness：行业知识、业务流程、专属技能，这才是真正的壁垒

前两层是入场券

⭐ 第三层才是胜负手 !!!

最近你听到的那些热词：

1.Agentic RAG：让Agent主动规划检索策略，深入业务知识库
2.Skill：把行业里反复出现的操作封装成可复用的技能模块
3.蒸馏自进化：用实际业务数据持续训练，Agent越用越懂这个行业

这些能力单独拎出来都很炫，但它们都只是佐餐

它们的价值只有一个归宿：

『 喂厚垂域Harness那一层 』

离开了具体行业的土壤，再精妙的技术都端不上主桌

Agent ToB，一定要ToB

把每一项通用技术真正扎进行业的毛细血管里，才算 ToB

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

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学习路线:

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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
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以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

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