AI架构进化之路

洞察技术脉络，把握智能化趋势，构建AI能力体系

【课程背景】

随着生成式AI和大语言模型（LLM）的快速普及，AI已从技术“点应用”迈入“系统化重构”阶段。尤其在电信行业，AI正深刻改变网络优化、客户服务、运营管理等核心业务流程。传统的AI应用架构以模型部署为核心，关注算法性能与算力支撑；而当下的企业级AI架构，则向平台化、模块化、多智能体协同等方向迅速演进，构成一个跨越模型、数据、知识与业务目标的整体系统。

在这一演进过程中，构建具备战略前瞻性、业务适配性和技术可扩展性的AI架构，成为电信企业实现智能化转型的关键一环。然而，面对多种技术路径（如RAG、Agent、多模态融合）、平台选型（如私有部署大模型）与业务耦合方式，企业往往面临认知不清、落地困难、选型无据等挑战。

本课程将系统梳理AI架构的演进逻辑、关键技术体系与未来趋势，结合电信行业实际案例，帮助学员建立AI架构的全景认知，掌握面向未来的架构设计方法与业务集成策略，助力构建可持续的智能化能力底座。

【课程收益】

建立结构化知识库的完整认知框架与应用路径。

掌握Dify平台的多轮对话配置、变量管理与提示词优化技巧。

实操掌握DeepSeek与知识库结合实现精准问答。

学会搭建带有知识库调用能力的AI助手或Agent。

掌握让AI融入业务流程的方法，提升工作效能与知识复用能力。

【课程特色】

业务导向：课程案例来自真实场景，如新员工培训、产品解说、制度答疑等。

工具标准：全程基于Dify平台与国产大模型DeepSeek，确保可落地。

轻开发思维：不学写代码，也能搭建对话流、调度知识、构建助手。

实战驱动：边讲边练，每位学员产出一份自己的业务助手原型。

【课程对象】

企业内部掌握基本AI工具使用技能的业务骨干

希望构建自己的智能问答助手、知识机器人但无编程背景的专业人士

数字化项目负责人、信息化主管、业务流程优化推动者

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、底层逻辑：AI架构的核心认知与三要素协同

1、AI架构的定位与特征演化

什么是AI架构？区别于传统系统架构的三大关键特征

AI架构的业务驱动逻辑：从功能设计到认知协同

2、三大核心支柱协同：模型、数据、算力

模型：智能能力的来源

数据：驱动演化与泛化的燃料

算力：支撑推理与交互的基座

3、AI架构的三层结构解构

感知层：输入理解与环境感知

推理层：认知计算与逻辑判断

执行层：任务完成与系统联动

4、大模型引领的AI架构升级范式

从“多模型+多服务”到“统一大模型+多场景”

Prompt驱动、任务泛化、智能体化趋势

二、进化之路：AI架构的技术演进与平台生态

1、AI架构五阶段进化图谱（2015–2025）

工具堆叠 → 服务化模型 → 平台化中台 → 智能体网络

2、核心技术路径拆解：Prompt→RAG→Agent→多智能体

Prompt工程：激发模型能力的“语言接口”

RAG架构：知识增强的问答体系

Agent机制：自主调用与多步推理能力

多Agent：分工协作、任务解耦、系统自治

3、算力格局演化与边缘智能趋势

从数据中心到边缘节点的智能迁移

电信行业中的低延迟推理部署策略

4、主流平台与架构方案对比分析

开源 vs 商业平台：LangChain、OpenAI、通义千问、DeepSeek、盘古等

私有部署 vs 云API调用：安全性、可控性、集成性差异

三、行业锚点：AI架构在电信场景的落地路径

1、电信行业典型应用场景解构

智能客服系统

网络调度与资源优化

风险识别与异常监控

AIOps智能运维平台

2、多模态RAG问答系统架构设计

支持图文、语音、文本输入的统一问答逻辑

非结构化数据与知识库的协同联动

3、知识中台 + 智能体的深度融合机制

文档切片、标签体系、向量化管理

知识片段与多轮问答的动态匹配策略

4、智能体在客服分流与工单派遣中的应用示例

多Agent协作调度：识别→检索→执行→反馈闭环

大模型与工单系统的嵌入式融合方式

5、电信行业AI平台选型与私有化部署建议

深度对比：DeepSeek、ChatGLM、智谱AI等平台

自建中台 vs 接入生态平台的路径规划

四、共建未来：AI架构人才体系与治理机制

1、AI架构的下一站：自治、自演化、自适应智能体系统

架构不再静态编排，而是具备自学、进化与重构能力

2、大模型+流程引擎的系统闭环趋势

从回答问题到“理解+调度+执行”的全流程能力升级

3、AI架构师的能力画像与团队组织建议

技术+业务+工具+治理的复合型角色

建立AI中台团队、智能体研发组、合规与评估机制

4、企业AI平台的五步推进法则

选场景 → 建样板 → 搭平台 → 培人才 → 全域推广

5、AI架构治理框架搭建要点

数据隐私合规机制

模型使用审计与提示词监控

持续评估与架构演进管理制度