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AI落地企业，数据是关键。本文深度解析AI应用在企业中的挑战和解决方案。 核心内容： 1. AI技术圈与企业应用之间的差距 2. 数据管理与治理在AI应用中的重要性 3. 企业级AI应用架构设计与实践路线图
问题
Manus什么时候能走进企业落地？如何落地？现在企业对AI还没用明白，如何把最新技术引入企业帮助降本、增效、扩大营收、提升品质与服务？
现在企业数据化最难的就是对于数据的认知以及管理，看到企业各种各样的格式保存数据就很崩溃，纸质资料、 PPT、Excel、Word等等各种类型数据，谈技术各类RAG和Embedding都很成熟，多种工具都能实现，可是数据没准备好（没有收集汇总、质量不高、还缺少很多资料等等）。数据治理是个挺重的工作！
目标
致敬Manus让我们看到并能触摸到设想的Agent，如何帮助更多企业将AI应用落地也是非常重要的环节。
整体方案
从6个资源纬度盘点数字资产、从6个架构纬度设计与企业业务流相结合的AI应用架构，现在又增加了AI应用开发框架旁企业级AI应用架构更加完善。看着很虚的方法论本来就不落地，因此在方法论底层搭建从代码到Agent到应用到业务流的路线图并跑起来，也才是迈出第一步，效果好不好、能否帮助企业实现预期价值等等还要时间来检验。
2. 后来又发现，其实很多创业团队、开源项目有类似的框架；
3. 个人观点，我们没必要重复造轮子，就把大厂+创业公司的工具用好，服务到自己的主线上。
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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