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高强度使用 Pi Agent 开荒企业级工作流的经验分享

作者作为金融业IT,在公司 DeepSeek 一体机上下文受限(128k)的情况下,将 Pi Agent 部署到内网,一周消耗几十亿 token。他通过两大'开荒'工作提升 Agent 效能:一是将内网系统流程封装为 CLI,为全自动工作流做准备;二是结合自身业务理解建立代码索引与知识库。实践半个多月,进度约40%。作者感悟:业务理解能力的重要性大于模型本身能力,在适当指导和知识库辅助下,Pi 能完成真实企业级全流程开发。他通过 10 个拓展和 20+ SKILL 将 Pi 打造成专属业务 Agent,并推荐大家创造属于自己的 Agent。

技术 › Agent 劳伦斯 (@LawrenceW_Zen) 2026-09-112.9 KB 65

企业做AI,为什么总是忍不住自己造轮子?

本文探讨了企业在AI建设中常见的自研倾向,指出“重要”不等于“应该自研”。作者通过沃德利地图分析,认为模型、算力等基础能力已趋于商品化,企业应聚焦于业务理解、评价体系等高度定制化的核心能力。文章强调,企业真正的AI资产在于对“什么叫正确”的定义,而非某个具体技术组件。

技术 › LLM 关木 2026-08-209.7 KB 3.6K 28 71