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了解从基于规则的自动化到副驾驶再到完全自主的代理的范围，以及为什么企业需要能够行动而不仅仅是建议的人工智能。

没有记忆的特工会重复错误。了解持续的背景、决策轨迹和异常学习如何构建随着时间的推移而复合的机构知识。

传统 RAG 找到了答案。 Agentic RAG 找到答案、原因并采取行动。探索多跳检索和工具增强的生成模式。

追踪从手动处理、票务系统和聊天机器人到完全自主的座席解决方案的演变，并了解百分之七十以上的解决率是什么样的。

复杂的企业工作流程需要专门的代理协同工作。探索主管-工作模式、代理专业化和优雅的错误恢复。

为什么 87% 的 AI 原型从未投入生产，以及弥合差距的行之有效的策略：监控、回退、SLA 和分阶段部署。