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1、AI 云采用框架 AI Cloud Adoption Framework 1 AI 云采用框架 AI Cloud Adoption Framework 2 第章AI 云采框架前.5 AI 时代的新挑战.5 智能化转型进关键阶段.5 全球智能命不断深化，智能市场持续扩.5 智能技术快速演进，AI 应临全新挑战.5 为什么需要 AI 云采框架（AI CAF）？.6 标读者.6 本件起草单位及主要起草.7 第章AI 云采框架概述.8 第三章AI 战略.9 1.企业 AI 愿景与战略定位.10 1.1 内外部发展环境分析.10 1.2 企业 AI 愿景确定.11 1.3 AI 战略定位与标.12 2.

2、AI 战略规划与关键策略.13 2.1 分阶段 AI 战略任务与路线图.13 2.2 关键策略安排.16 2.3 资源投与配置规划.17 3.AI 应场景选择与评估.17 3.1 AI 应场景分类.18 3.2 基于“价值-可性”的潜在应场景选择.19 3.3 AI 应场景优先级排序.20 3.4 构建“事前-事中-事后”的应价值评估机制.21 3.5 AI 场景应价值评估体系.22 4.AI 战略监控与迭代.27 4.1 AI 战略动态监控.27 4.2 反馈与调整机制.28 5.结.29 第四章AI LANDING ZONE.31 1.资源规划.31 1.1.概述.31 1.2.背景与挑战

3、.31 1.3.具体案.31 1.4.采资源组与标签来管理 AI 服务依赖的资源.37 1.5.总结.40 2.财务管理.40 2.1.概述.40 2.2.背景与挑战.40 2.3.具体案.41 2.4.总结.43 3.络规划.44 AI 云采用框架 AI Cloud Adoption Framework 3 3.1.概述.44 3.2.背景与挑战.44 3.3.具体案.44 3.4.模型训练阶段.49 3.5.络总览.53 3.6.模型推理阶段.57 4.份权限.66 4.1.概述.66 4.2.背景与挑战.66 4.3.具体案.66 4.4.总结.78 5.安全防护.79 5.1.概述.7

4、9 5.2.背景与挑战.79 5.3.具体案.80 5.4.总结.85 6.合规审计.86 6.1.概述.86 6.2.背景与挑战.86 6.3.具体案.86 6.4.总结.91 7.运维管理.91 7.1.概述.91 7.2.背景与挑战.91 7.3.具体案.92 7.4.总结.99 8.动化.100 8.1.概述.100 8.2.背景与挑战.100 8.3.具体案.100 8.4.总结.103 第五章AI 构建.104 1.综述.104 2.认识 AI 智能体：定义、场景与企业挑战.106 2.1 什么是 AI 智能体.106 2.2 智能体已经在哪些业真正起来了.106 2.3 企业需要

5、的智能体什么样.108 2.4 为什么很多企业想智能体却迟迟难以落地.108 3.智能体系统设计：范式、架构与选型指南.109 3.1 该哪种开发范式？主流智能体开发范式解析.109 3.2 智能体系统怎么搭？单体还是多智能体.111 3.3 开发式怎么选？低代码快速上线 VS 代码深度定制.114 3.4 选型前必须想清楚的六个关键问题.115 4.构建智能体核内核：规划、记忆与具调.120 AI 云采用框架 AI Cloud Adoption Framework 4 4.1 让智能体学会思考：规划与推理机制.120 4.2 赋予智能体记忆：从短期缓存到期经验.122 4.3 教会智能体使具

6、：连接现实世界的能.123 5.提升输理解能：意图识别与查询优化.130 5.1 意图识别.130 5.2 查询重写.133 6 提示词程：效指令设计与系统化管理.138 6.1 提示词与提示词程.138 6.2 怎样写出质量提示：提示词技术.139 6.4 企业如何规模化管理提示词：构建可持续演进的提示词程体系.145 7.知识增强：RAG 与实时信息获取.153 7.1 检索增强成（RAG）让回答更准、更专、更可靠.153 7.2 联搜索：让智能体随时获取最新信息.161 8.专属模型定制：定制化后训练.164 8.1 为何需要专属模型.164 8.2 典型应场景.165 8.3 主流训练