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如何借助Skill,把行业经验、Know-How沉淀为企业可治理的软件资产

现在很多公司都希望通过引入AI提高企业效率。模型账号开通了,知识库和Agent也开始试点,业务部门很快就能感受到内容生成、材料整理和信息检索速度的变化。与此同时,AI技术本身还在快速更迭:模型效果和价格不断调整,Agent框架持续变化,客户端与运行方式也未完全定型。这会带来一个比选型更长远的问题。假如企业一年后更换模型,或者从一种Agent运行时迁移到另一种实现,今天投入的人力和业务经验还能留下多少?如果项目沉淀的只有一组绑定特定模型的提示词、若干临时脚本和供应商掌握的配置,技术升级很可能意味着重新开始。

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