AI 智能体与自动化指南:原理、工具、权限与企业治理
从 Agent、工具调用和工作流的边界开始,连接选型、开发、团队治理与上线检查。
- 6 篇已核验支持内容
- 复核于 2026-07-23
专题不是标签集合,而是围绕一个明确问题组织的定义、判断、证据、实践步骤与持续更新。这里只展示通过质量门槛的主题内容。
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12 个已核验专题
从 Agent、工具调用和工作流的边界开始,连接选型、开发、团队治理与上线检查。
围绕模型能力、版本、价格、上下文、接口与生产验收,建立可复核的模型和 API 选型路径。
从 K3、K2.7 Code、K2.6、文档工作与 API 接入出发,建立按任务选择、按证据验收的 Kimi 使用路径。
从 Sol、Terra、Luna 的定位、价格与入口出发,连接 API 迁移、工具调用、同任务评测和生产回滚。
围绕 Fable、Opus、Sonnet 的任务分工,连接 API 迁移、Claude Projects、工具治理、价格与跨平台边界。
从 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash 与 Flash-Lite 的选型开始,连接 API 迁移、工具、Grounding、费用与生命周期。
从隐私、成本、显存、量化、运行框架和维护责任出发,判断本地部署是否适合当前任务。
把提示词注入、数据泄露、内容版权、权限治理和人工审核放进同一套上线检查框架。
围绕会议、文档、检索、知识库和团队协作,建立可核验、可交接的 AI 办公工作流。
从资料、写作、事实核验、版权、人工审核到发布验收,组织完整的 AI 内容生产链路。
按目标、素材、生成、编辑、授权和质量验收组织 AI 图像、视频与音频生产流程。
从业务任务、数据、采购、治理、成本和效果验收出发,判断 AI 是否值得在组织内落地。
以下是编辑部正在整理的方向,不代表已经形成可引用的完整专题。
AI 引用、来源可见性、检索验证与日志观察。
教学目标、师生责任、数据边界与学习效果。
知识、转人工、隐私、质量抽样与服务验收。
开发框架、测试集、可观测性与生产回归。