1.2 AI+产品的新机遇：AI Embedded、Copilot、Agent三大模式详解

最新推荐文章于 2025-12-18 14:23:27 发布
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分类专栏： AIGC 产品经理训练营 文章标签： 人工智能 copilot 深度学习 机器学习 大模型 ai
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#『AI先锋杯·14天征文挑战第9期』#

1.2 AI+产品的新机遇：AI Embedded、Copilot、Agent三大模式详解

随着AIGC技术的快速发展，AI在产品中的应用也越来越成熟。作为产品经理，我们需要理解不同的AI应用模式及其特点，以便在产品设计中做出合适的选择。今天我们就来详细解析AI在产品中的三种主要应用模式：AI Embedded、AI Copilot和AI Agent。

AI应用的三种模式概述

在产品设计中，AI的应用方式大致可以分为三个层次：

  1. AI Embedded（嵌入式AI）：AI作为产品的辅助功能存在
  2. AI Copilot（AI副驾驶）：AI成为用户的智能助手
  3. AI Agent（AI代理）：AI具备独立完成任务的能力

这三种模式代表了AI在产品中从辅助到主导的不同发展阶段，每种模式都有其独特的价值和适用场景。

AI Embedded模式：传统产品的智能化升级

概念解析

AI Embedded是最基础也是最常见的AI应用模式。在这种模式下，AI技术被嵌入到传统产品中，作为增强产品功能的辅助工具。

典型应用场景

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A[AI Embedded应用场景] -

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AI 人工智能与 Copilot 的协同创新模式
大模型应用工坊
06-13 1136
随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。Copilot 作为一种基于人工智能的代码辅助工具，在软件开发领域展现出了巨大的潜力。本文章的目的在于深入研究 AI 人工智能与 Copilot 的协同创新模式，分析其核心原理、应用场景以及未来发展趋势。研究范围涵盖了 AI 和 Copilot 的技术基础、二者协同工作的机制、实际应用案例以及相关的工具和资源等方面。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，明确 AI 和 Copilot 的定义和相互关系；
大模型应用架构详解：业务层(AI Embedded/AI Copilot/AI Agent)与技术层(提示词/RAG/微调)全解析
2401_85154887的博客
07-31 1071
大模型技术分为训练和应用两大方向：训练大模型仅少数公司能完成，而大模型应用则是开发者集成现有模型开发各类AI应用。大模型应用业务架构分为三种模式：1）AI Embedded模式将大模型嵌入传统应用部分环节（如优快云集成GPT对话）；2）AI Copilot模式让大模型作为智能助手辅助用户（如微软Copilot）；3）AI Agent模式实现自主决策执行任务。技术架构则涵盖提示词工程、Agent+Function Calling、RAG检索增强和模型微调等方法，支撑不同业务场景的智能化需求。这些架构共同推动
大模型应用开发之业务架构和技术架构（从AI Embedded 到 Copilot,再到Agent）
weixin_42924914的博客
09-10 1525
本文章，我们从大模型目前应用的典型业务架构和技术架构进行分析，让大家初步能够了解我们都是在如何使用LLM的，从而大家在自己的实际落地场景中，也可以对照分析，如何建设自己的业务架构和技术架构，以及选择什么样的技术路线。
深度解析：人工智能AI产品经理与传统产品经理的工作差异【万字详解】！
2401_85343303的博客
06-07 960
AI 产品经理是直接应用或间接涉及了 AI 技术，进而完成相关 AI 产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。具体来说，狭义 AI 产品经理直接应用了语义、语音、计算机视觉和机器学习这 4 个领域的 AI 技术，例如语义类 AI 产品经理中的知识图谱 PM、机器翻译 PM 等；广义 AI 产品经理间接涉及了这些技术或直接应用了其他还不够成熟的细分领域 AI 技术。
万字详解！人工智能AI 产品经理与传统产品经理工作到底有什么不同？_ai产品经理
2401_85373396的博客
09-23 1146
AI产品经理与传统产品经理的差异主要体现在技术应用和职责范围上。AI产品经理专注于应用AI技术（如语义、语音、计算机视觉和机器学习）进行产品设计、研发和生命周期管理，需与数据科学家紧密合作，关注数据质量、模型迭代及伦理风险。传统产品经理则更注重市场需求、竞争分析和产品全生命周期管理，强调与市场、销售等团队的协作。随着AI技术的发展，AI产品经理通过提升运营效率和个性化体验，为企业带来显著效益，而传统产品经理仍专注于用户需求和产品优化。两者在产品管理领域均发挥重要作用，但侧重点有所不同。
AI产品经理VS传统产品经理：工作差异详解，非常详细收藏这一篇就够！
2401_84495872的博客
05-08 1442
AI 产品经理是直接应用或间接涉及了 AI 技术，进而完成相关 AI 产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。具体来说，狭义 AI 产品经理直接应用了语义、语音、计算机视觉和机器学习这 4 个领域的 AI 技术，例如语义类 AI 产品经理中的知识图谱 PM、机器翻译 PM 等；广义 AI 产品经理间接涉及了这些技术或直接应用了其他还不够成熟的细分领域 AI 技术。
万字详解！人工智能AI 产品经理与传统产品经理工作到底有什么不同？
2401_85373396的博客
12-22 1627
AI 产品经理是直接应用或间接涉及了 AI 技术，进而完成相关 AI 产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。具体来说，狭义 AI 产品经理直接应用了语义、语音、计算机视觉和机器学习这 4 个领域的 AI 技术，例如语义类 AI 产品经理中的知识图谱 PM、机器翻译 PM 等；广义 AI 产品经理间接涉及了这些技术或直接应用了其他还不够成熟的细分领域 AI 技术。
大模型落地业务实战：四种模式+六大技术详解（必学珍藏）
Android_XG的博客
11-20 655
本文详细介绍了大模型在业务中的四种应用模式（嵌入式、辅助式、代理式、群体式）及六大落地技术（PE、RAG、PEFT、ME、FT、Agent），分析了各技术的适用场景与优缺点，提出了从PE开始逐步升级的技术路线图，并提供了大模型学习资源，帮助开发者将大模型技术有效应用于实际业务中。
【万字长文】人工智能AI 产品经理与传统产品经理工作到底有什么不同？
m0_63171455的博客
07-27 970
摘要：AI产品经理与传统产品经理在职责、技术要求和内容上存在显著差异。AI产品经理需掌握机器学习、深度学习等技术，侧重于提升效率和企业服务，强调数据驱动和模型迭代；传统产品经理则更关注市场需求和连接问题。随着AI技术发展，AI产品经理面临新挑战，需持续学习技术知识、加强跨界合作能力。未来，AI产品经理需应对技术快速迭代、数据隐私等挑战，同时把握个性化产品需求和企业智能化转型等机遇，向技术管理复合型人才发展。两类产品经理在AI时代各具价值，共同推动产品创新。（149字）
【AI大模型】应用开发秘籍：零基础入门到精通，一篇文章掌握全部！
2401_84204207的博客
03-31 950
1、了解大模型能做什么2、整体了解大模型应用开发技术栈3、浅尝OpenAI API的调用AI全栈工程师：懂AI、懂编程、懂业务的超级个体，会是AGI（Artificial General Intelligence 通用人工智能）时代最重要的人。
大模型应用开发之业务架构和技术架构（从AI Embedded 到 Copilot,再到Agent）———————————————— 版权声
m0_68282957的博客
08-05 1035
换句话说，基于LLM，目前大家在做的应用，他主流的业务架构和技术架构都是什么样子的，我们在了解之后，可以根据依据我们现实的业务需求，来选择自己的技术路线。这种模式，是在我们的系统应用中，广泛的应用LLM的能力，再通过我们的应用进行串联，这也是目前使用最多的模式。本文章，我们从大模型目前应用的典型业务架构和技术架构进行分析，让大家初步能够了解我们都是在如何使用LLM的，从而大家在自己的实际落地场景中，也可以对照分析，如何建设自己的业务架构和技术架构，以及选择什么样的技术路线。
大模型学习基础（五） 强化学习（Reinforcement Learning，RL）初步
qq_56095294的博客
12-13 400
前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1149
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
LyAGent的博客
12-18 602
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 566
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 727
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 1165
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
神经网络基础
m0_54291751的博客
12-17 526
归回问题用的最多的损失函数: **Smooth L1;**+ 分类问题用的最多的损失函数： ****(也可以用于二分类);```python# 1. 加载csv文件数据集.data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')# print(data.head()) # 查看前五行数据# data.info() # 查看数据是否有缺失值# 2. 获取x特征列 和 y标签列.# 3. 把特征列转成浮点型.
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
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专注于人工智能领域的小何尚
12-18 744
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
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