1.2 目标读者：企业技术决策者、产品经理、AI工程师及研究人员

本书的目标读者包括企业技术决策者、产品经理、AI工程师及研究人员。基于2025年4月22日的最新趋势和研究数据，本书旨在为这些读者提供从战略到技术的全方位指导，帮助他们理解AI大模型和Agent的战略价值、技术细节和实践应用。以下将详细介绍本书为何能帮助这些群体、如何帮助他们，以及他们能从中收获什么。

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企业技术决策者

为什么能帮助？

企业技术决策者在2025年面临AI驱动的数字化转型压力，需要理解AI的战略价值并应对实施挑战。本书通过研究数据和案例分析，为决策者提供决策支持和实践指导。

怎么帮助？

• 战略价值：本书阐释AI大模型和Agent如何提升运营效率和决策能力，例如通过自动化任务和增强数据分析降低成本。
• 实施挑战：通过真实案例（如Telstra的AI应用），本书提供克服员工技能不足、基础设施落后和治理难题的具体策略。
• 商业模式变革：探讨AI如何重塑商业模式，如通过个性化营销创造新收入来源。

能学到什么？

• 如何制定AI战略，推动企业数字化转型。
• 解决实施障碍的实用方法，如培训计划和技术升级建议。
• 利用AI创新商业模式，提升市场竞争力。

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产品经理

为什么能帮助？

产品经理需要将AI技术转化为商业价值，提升产品竞争力和用户体验。本书结合实践案例和技术洞察，为他们提供灵感和工具。

怎么帮助？

• 商业价值转化：指导如何将AI应用于产品设计，例如通过多模态处理提升交互体验。
• 个性化营销：教授AI在数据分析和推荐系统中的应用，优化营销策略。
• 用户体验优化：提供智能交互界面设计案例，如通过Agent实现24/7客户服务。

能学到什么？

• 如何利用AI技术设计创新产品。
• 数据驱动的个性化营销策略，提升转化率。
• 优化用户体验的实践方法和案例。

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AI工程师及研究人员

为什么能帮助？

AI工程师和研究人员需要掌握2025年的最新技术趋势和实践应用，以开发高效的AI系统。本书提供前沿技术介绍和开发指导。

怎么帮助？

• 最新技术趋势：介绍多模态处理、自我训练等2025年领先技术，如GPT-4和Qwen 2.5。
• 实践应用：通过代码示例和架构图，展示如何构建和优化AI系统。
• 开发框架：详细讲解AutoGen、LangChain等工具，助力快速部署AI解决方案。

能学到什么？

• 2025年AI大模型和Agent的最新进展。

• 构建AI系统的技术方法和优化技巧。

• 选择和使用开发框架的实用经验。

本书为企业技术决策者、产品经理、AI工程师及研究人员提供量身定制的指导，帮助他们在AI驱动的未来占据领先地位。决策者将学会制定战略并应对挑战，产品经理将掌握技术转化和用户体验优化的方法，工程师和研究人员将精通最新技术和开发实践。通过本书，读者将全面理解AI大模型和Agent的价值与应用，获得推动职业和企业发展的宝贵知识。