企业智能中台，未来企业的核心智能引擎

小马不会过河

于 2025-03-27 11:03:23 发布

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快速搭建多领域专家智能体的数字底座

今天我们讨论一个新的概念**“企业智能中台”**（Enterprise Intelligent Middle Platform，IMP）。这是一种全新的、面向未来的架构思想，旨在帮助企业构建灵活、可扩展、易于管理的智能基础设施。

IMP采用“可组装的智能”架构理念，以打造模块化、可扩展、开放集成、数据与知识融合的下一代智能基础设施为目标，并区别于现有的数据中台和AI平台。

通过IMP提供的低代码/无代码开发平台和预构建能力，企业可以快速构建和部署不同业务领域的专家级智能体，帮助企业快速实现业务流程的自动化，并支持智能决策和资源优化配置。通过IMP的能力复用、模型集中管理和优化、以及模块化的构建方式，可大幅降低AI应用的开发和运维成本。通过将企业的数据、知识、模型、算法、智能体等核心智能资产集中管理和复用，形成企业可持续发展的智能引擎。

IMP作为企业智能化转型的战略核心和数字底座，将赋能企业快速搭建不同业务领域的专家级智能体，重塑企业核心竞争力。

可组装的智能

可组装的智能是IMP架构的核心设计思想，它将IMP拆解为多个独立、可复用的模块，这些模块可以根据企业业务场景的需求灵活的进行选择、组合和扩展。这种模块化的设计带来了诸多优势，它极大的提升了灵活性，企业可以按需构建智能应用，避免了不必要的重复投资；同时增强了可扩展性，企业可以随着业务的发展逐步扩展IMP的能力；它拥有更强的开放性，IMP可以轻松的与企业现有的IT系统和第三方服务集成；它实现了数据与知识的深度融合，让智能应用拥有行业和企业的特有知识，更加“聪明”；IMP本身也具备智能化，能够自我监控、自我优化；它还提供了全方位的安全保障，企业可以更放心的使用IMP以及构建于IMP之上的智能应用。

企业智能中台IMP架构全景

统一数据与知识层

统一数据与知识层旨在打破数据孤岛、整合企业全域数据和知识，构建一个统一的、可信赖的数据和知识资产库。它具备四个核心功能：多源异构数据集成、数据治理与治理管理、企业级知识图谱构建与管理、以及向量数据库支持。通过这些功能能够将企业内外部的结构化数据、非结构化数据，以及隐性的专家经验，都整合的统一的平台中，并转换AI可理解、可利用的知识。

AI****模型引擎层

AI模型引擎层是IMP提供AI能力的核心，它不仅集成了多样化的AI模型和算法，它还具备基础大模型管理能力。这样企业不仅可以使用预训练的模型，还可以根据自身需求训练、微调、部署和优化基础大模型，打造定制化的AI能力。这一层的核心能力包括基础大模型管理、机器学习模型开发与管理、自然语言处理NLP、计算机视觉CV，通过这些能力，企业可以轻松构建各种AI应用，例如智能客服、智能推荐、智能风控等。

专家智能体构建平台

智能体构建平台提供了一套低代码/无代码等开发工具和框架，可以可视化等方式快速构建各领域的专家级智能体。

开放集成与扩展平台

智能体要发挥真正的价值，就必须与企业现有的业务系统和外部资源进行连接。这一层提供了MCP-like的能力扩展机制，智能体可以更加安全、高效的与企业外部系统进行交换，扩展智能体的能力边界。

智能运营与治理平台

这一层负责IMP的整体监控、运维、安全和合规管理，确保IMP始终处于最佳运行状态，并满足企业的安全和合规要求。

IMP不仅仅是一个技术平台，更是一个战略性的企业级智能引擎。多智能体组合方案是未来企业智能化转型落地的必然趋势，通过IMP赋能企业可快速构建多领域专家级智能体，驱动业务模式敏捷创新、运营效率提升和客户体验升级，助力企业在智能化时代赢得竞争优势。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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