演讲主题：纷享销客企业级 SaaS 服务 AI Agent 平台落地实践
主题介绍：\n
重点分享AI Agent在企业业务中的落地思考；介绍纷享销客AI Agent的实际建设经验；解读Agent平台建设过程中所遇到的挑战与解决思路；分析当前AI Agent建设与落地的挑战与未来建设方向。\n
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主题大纲：\n
1. 生成式 AI 在企业落地的主要挑战\n
1）当前生成式 AI 发展到的阶段\n
2）企业对生成式 AI 的特有要求\n
3）纷享销客 AI Agent 平台的建设思考\n
2. 纷享销客 AI Agent 建设与演进实践\n
1）AI 平台架构（在纷享销客技术与业务平台中处于什么位置）\n
2）RAG 框架技术演进血泪史\n
a. 从 Native RAG -> Advanced -> Modelar RAG 迭代之路\n
b. 如何评价各种 RAG 方案的效果\n
c. 各种类型文档 RAG 召回遇到的坑以及解决办法\n
3）Agent 平台建设过程中趟过的坑\n
a. Agent 架构选型：「Agent - Tools」 vs 「Agent - Topic - Action」\n
b. 推理引擎：「Function Calling」 vs 「ReAct Prompt」 vs 「自己轮 Prompt」\n
c. RAG/Flow 与 Agent 的关系\n
d. 开放性：面向内部上层业务团队 & 面向外部企业用户/开发者\n
e. MCP & A2A Protocal 的适用思考\n
f. 多租户架构下的安全保障\n
g. 如何评价 Agent 的最终效果\n
4）AI Agent 落地业务场景\n
a. 销售领域\n
b. 服务领域\n
c. ChatBI 领域\n
5）依然存在的挑战 & 后续建设方向\n
a. 挑战：提示词/Instruction 质量的好坏直接决定 AI 最终效果\n
b. 后续建设：Multi-Agent、面向租户的评价体系产品化（可感知、可调优）\n
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听众收益：\n
1. 了解 RAG 框架从简单搭建到真正用户能用起来的工程化实践\n
2. 了解 Agent 从平台化角度的构建思路，以及达到企业级可用的实践经验\n
