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个人网站备案取消,asp网页编辑器,成立公司需要什么材料,google 谷歌谷歌发布的《AI智能体手册》详细介绍了AI智能体在10个工作场景中的应用#xff0c;包括企业数据搜索、文档理解、创意生成、客户服务等。手册强调AI智能体是能执行完整工作流程的助手#xff0c;而非简单聊天工具。无论使用哪家大模型#xff0c;这些场景背后的应用逻辑和工…谷歌发布的《AI智能体手册》详细介绍了AI智能体在10个工作场景中的应用包括企业数据搜索、文档理解、创意生成、客户服务等。手册强调AI智能体是能执行完整工作流程的助手而非简单聊天工具。无论使用哪家大模型这些场景背后的应用逻辑和工作拆分方式都具有参考价值能帮助企业和个人提高工作效率将AI真正融入日常工作流程。自从Deepseek在2月份横空出世之后不到1年时间无论是个人还是企业都在不同程度地把 AI 引入到工作中有人在学工具有人在研究模型参数有人在讨论架构和路线图。但真正落到日常工作里一个更现实的问题始终存在——具体到一件事到底该怎么用哪些事值得用。最近我们留意到了谷歌在年中发布了一本46页《AI 智能体手册》。文末评论区含下载链接这本手册之所以吸引人可能它是最容易懂的AI手册了。因为它并不试图解释技术原理也不强调参数和性能而是直接跳过“AI 是什么”从工作本身出发用一组清晰、具体的业务场景回答一个更实际的问题当 AI 以“智能体”的形式进入个人和企业它究竟能接管哪些工作环节。比如当企业里的信息分散在邮件、文档、CRM、HR 系统里时智能体如何帮人快速找到需要的内容当一份又长又复杂的报告没时间细读时智能体如何把它转成几分钟就能听完、看完的摘要当创意、销售、客服、市场、HR 这些工作被大量重复事务拖慢时智能体如何承担搜索、整理、生成和跟进让人把时间用在更重要的判断和沟通上。其实这本手册在今年夏天就对外开放下载但现在再回头看反而刚好合适——当越来越多人开始真正把 AI 用进工作流程如何用、从哪里用、值不值得用已经比“会不会用”更重要。接下来我们就结合手册里的原始内容和截图一起看看谷歌是如何用 10 个业务场景把这件事讲清楚的。需要说明的是手册中提到的这些 AI 智能体应用都是基于 Google 自身的大模型能力和企业级应用体系实现的。但这并不影响它的参考价值——真正值得看的不是具体用了哪一个模型而是这些场景背后的应用逻辑和工作拆分方式。无论换成哪家大模型只要能接入业务数据、理解任务目标这套“让智能体接管流程、人负责判断”的思路都是相通的。首先报告明确指出“AI 智能体不是用来聊天的也不是简单自动化而是可以执行完整工作流程的助手”。手册基于Garner的报告说明到2028年33% 企业软件将集成智能体 AI15% 日常工作决策由 AI 完成注这个报告是2024年做的不过按照现在的趋势可能甚至更快从下一页开始手册进入正题。直接列出 10 个“已经可以用”的工作场景。整体结构按照挑战、解决方案和案例组成一目了然而且中文翻译的非常接地气比如“万事皆可问专家”。场景一更轻松的企业级数据搜索现实中的问题是信息散落在文档、邮件、CRM、工单系统、知识库里人往往花大量时间在“找资料”而不是“用资料”。智能体在这里承担的是统一入口的角色跨系统把相关信息一次性找全、整理好。谷歌把它放在第一位并不意外。现实中的企业数据高度分散文档在云盘沟通在邮件和聊天工具客户信息在 CRM流程记录在工单系统里。智能体在这里的作用不是做分析而是作为一个统一入口跨系统理解问题意图把相关信息一次性找齐、整理好减少人在不同系统间来回切换的成本。在每个案例的了解详情还可以点击会进入到更详细的页面来介绍AI使用情况。场景二复杂文档快速理解学习无论是财务报告、研究资料还是内部分析很多时候“读不完”本身就是效率瓶颈。智能体在这里承担的是信息消化的前半段工作提炼重点、生成摘要甚至转成音频或结构化要点让人不必从头到尾细读也能快速掌握核心内容。这里举了德勤咨询顾问利用AI分析报告的例子说明体用AI提升文档理解和转化能力。场景三创意生成与方案探索谷歌强调的不是“灵感来自 AI”而是通过多智能体并行工作大规模生成想法再从不同维度进行筛选、比较和评估。这样人不再被困在“想不出”或“反复推翻”的循环里而是直接面对一组已经被初步整理过的候选方案。场景四研究与分析型工作万事皆可问专家当一个问题涉及大量资料、不同观点和复杂背景时真正耗时的往往不是判断而是前期的信息收集和整理。智能体在这里相当于一个随时可用的研究助理先扫清资料、梳理脉络、总结关键发现人再基于这些结果做决策。场景五客户服务手册里的客服场景并不只停留在自动回复而是展示了多层次的分工智能体先处理常见问题、提供即时答复同时在后台为人工客服提供实时信息支持并自动整理通话或对话摘要帮助管理者从整体上看清客户问题和服务表现。场景六营销活动与内容生成营销工作中大量时间花在分析历史数据、理解受众、反复调整内容上。智能体在这个场景里负责基础分析和初稿生成把数据洞察和内容生产这两件事提前完成让营销人员把精力更多用在策略判断和整体规划上。场景七销售支持销售人员常被大量非销售事务拖慢比如查客户信息、整理沟通记录、准备会议材料、跟进线索。智能体在这里主要承担准备和跟进工作让销售人员在关键时刻能迅速掌握客户情况把时间更多用在建立关系和推进交易上。场景八开发与技术支持在开发工作中排查问题、查文档、复用代码往往比写新代码更耗时。智能体可以帮助开发者快速定位 bug、查找已有示例、整理相关文档减少重复劳动让工程师专注于真正需要人来解决的复杂问题。场景九HR 与员工事务尤其是在入职、政策答疑、员工调查等流程中很多工作本质上是信息传递和流程执行。智能体在这里可以先跑完整个流程、整理数据结果人力资源人员则更多关注员工沟通、体验和判断。场景十构建和使用自己的 AI 智能体手册最后强调智能体不应只是技术团队的专属工具。通过低代码或无代码方式让普通员工也能根据自己的工作需要使用或调整智能体才能真正让这些能力在组织中普及。最后更详细的操作指南在报告的最后更是给出了更可操作的使用指南**。手册中整理了超过 100 条可直接参考的提示和实践示例覆盖不同角色、不同职能以及多个行业场景帮助个人和团队更快把 AI 智能体真正用进日常工作流程中而且不需要编写代码。**这里我重点选取了人力资源工作提效这一角色场景做了说明比如入职流程、政策答疑、员工调研、信息整理等高频事务智能体如何接管前半段执行工作让 HR 把更多精力放在沟通、判断和体验上。类似的逻辑在销售、市场、客服、财务、法务等角色中同样成立只是对应的业务内容和数据来源不同。如果你对其他岗位或行业的应用更感兴趣报告中都有更完整、更细致的示例可以直接对照自己的工作场景去看和使用。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​