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生产级 AI 落地实战洞察
案例AI Native 开发实践:使用CoStrict 从 0-1 开发新项目
从零开始构建一个符合上线标准的完整项目,听起来是个复杂工程。但如果有一个 AI 开发搭子帮你做需求分析、架构设计、任务拆分和代码实现呢?CoStrict 是一个开源、灵活、支持多模型的 AI 编程工具,通过多 Agent 协作,可以帮你把"我有一个想法"变成"我有一份可运行的代码"。
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案例AI算力网关释放本地算力ROI,智能路由引擎大幅降低Token调用成本
某科技集团将 AI 转型作为核心战略,基于AICoding业务语义特点,365英国上市集团AI算力网关的自适应架构层,可对GPU算力和GLM等MoE大模型场景化调优,通过系统级的组合优化提升模型在不同业务场景、不同上下文、多轮对话场景下的稳定性与高并发处理能力。
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企业刚开始做AI,如何更好推动?
解答
企业刚开始做AI,需先夯实数字化基础,因为信息化和数字化是智能化的地基,只有做好数字化,才能沉淀高质量数据和业务标准SOP。要坚定拥抱AI大趋势,预计开放行业2027年、其他行业2028年左右将全面AI化,组织需尽快推动AI化转型。AI时代智算建设应采用自上而下的逻辑,先选准场景打磨Agent应用,落地验证成熟后再配套底层算力。建议优先从运维、办公等场景切入,做workflow和知识库类Agent,沉淀经验并逐步推进落地。
Q&A
AI 生产级能力构建,企业要做什么?
解答
AI生产级能力构建,企业要将AI能力迅速推向"产销服"主业务流程,注重Agent应用质量而非数量,通过工具、测评和运营提升效果。需构建稳定可靠、面向AI场景的承载平台,计算平台要具备Agent承载能力,存储平台要适配AI时代需求,甚至内置向量检索与管理能力。还要做好智能体的安全管理,尤其是细粒度的权限管理,像管理人类员工一样管控Agent权限。
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