1. 项目缘起当企业级AI开发平台遇上开源智能体框架最近在折腾一个企业内部的智能客服升级项目核心需求是把原来那些只能做简单问答的“人工智障”系统升级成能真正理解上下文、能调用工具、能串联业务流程的智能体。在技术选型阶段我们团队内部产生了分歧一部分同事倾向于使用腾讯云智能体开发平台ADP这类云厂商提供的“全家桶”方案开箱即用集成度高另一部分同事则力推基于开源框架自建认为这样更灵活、可控成本也更低。就在我们争论不休的时候一个偶然的机会我注意到了OpenClaw这个开源项目。它不是一个简单的聊天机器人框架而是一个设计理念相当先进的“智能体操作系统”。它内置了记忆管理、工具调用、多智能体协作等核心能力并且社区生态活跃插件丰富。这让我产生了一个大胆的想法能不能把这两者结合起来用腾讯云ADP作为企业级的底座负责模型服务、算力调度、安全合规和运维监控这些“重”活而用OpenClaw作为上层的“大脑”负责复杂的逻辑编排和任务执行这个想法听起来很美但实践起来坑不少。ADP作为一个商业平台其API设计、部署模式和开源框架天然存在差异。如何让开源的OpenClaw无缝“住进”腾讯云的“豪宅”如何设计一个既能发挥ADP平台优势又能保留OpenClaw灵活性的技术架构这正是我们花了近两个月时间探索和验证的核心课题。今天这篇文章就和大家详细拆解一下我们是如何将OpenClaw集成到腾讯云ADP中并最终落地到企业级应用场景的。如果你也在为企业的AI应用架构选型而头疼或者对如何融合云平台与开源技术感兴趣相信接下来的内容会对你有所启发。2. 核心组件拆解理解ADP与OpenClaw的定位与能力在动手集成之前我们必须先吃透两个核心组件各自的能力边界和设计哲学。这就像给两个来自不同国家的工程师组队你得先让他们互相了解对方的特长和工作习惯。2.1 腾讯云智能体开发平台ADP企业级的“水电煤”基础设施腾讯云ADP的定位非常清晰它不是一个给你直接开发智能体应用的SDK而是一个平台。你可以把它想象成AI时代的“安卓系统”或“云计算平台”它为企业提供了一整套构建、部署、管理和运营AI智能体所需的基础设施和服务。它的核心价值体现在几个方面模型即服务MaaS的深度集成这是ADP最大的优势之一。它原生接入了腾讯混元大模型、以及国内外多家主流厂商的模型API。对于企业来说这意味着你无需分别去申请各家模型的API Key、处理不同的计费方式和调用格式。在ADP的控制台你可以一站式地选择、测试和切换不同模型平台帮你处理了所有底层对接的复杂性。更重要的是它提供了统一的、企业级的模型调用管理包括流量控制、费用监控、性能分析和安全审计。开箱即用的工具与知识库能力ADP内置了丰富的“官方插件”比如联网搜索、文档解析支持PDF、Word、Excel等、数据库查询、函数计算调用等。这些工具都经过了腾讯云的安全和性能验证可以直接拖拽使用。同时它的知识库管理功能也相当强大支持多种格式文档的批量上传、向量化处理、以及基于RAG检索增强生成的精准问答。企业可以快速将内部文档、产品手册、规章制度等转化为智能体的“长期记忆”。企业级的安全与合规保障这是自建方案最难逾越的鸿沟。ADP提供了数据加密传输与存储、访问权限控制、操作日志审计、内容安全过滤防敏感信息泄露等一系列安全功能。对于金融、政务、医疗等强监管行业这些是项目上线的必要条件而非加分项。可视化的编排与运维监控ADP提供了低代码的智能体流程编排界面可以通过拖拽组件的方式设计对话流程和业务逻辑。虽然对于复杂逻辑我们更倾向于用代码但这个功能对于产品经理和业务人员快速验证想法非常有用。其运维监控面板可以清晰地看到智能体的调用量、响应延迟、错误率等关键指标。那么ADP的“短板”在哪里主要在于灵活性和深度定制能力。它的官方插件和编排逻辑虽然好用但如果你想实现一个非常特殊的业务逻辑或者集成一个内部自研的古老系统可能需要等待平台更新或者走繁琐的定制化开发流程。它的整个技术栈是相对封闭和绑定的。2.2 OpenClaw灵活、可编程的智能体“操作系统”OpenClaw则走了另一条路。它是一个完全开源的、由社区驱动的智能体框架。它的设计目标是为开发者提供一个高度自由、可扩展的“智能体操作系统”。它的核心特性包括以“技能Skill”为核心的模块化设计OpenClaw的一切能力都封装为“Skill”。一个Skill可以是一个简单的文本处理函数也可以是一个复杂的、能调用外部API的多步骤工作流。开发者可以像搭积木一样通过组合不同的Skill来构建复杂的智能体行为。社区有大量现成的Skill比如发送邮件、查询天气、控制智能家居等你也可以轻松地编写自己的Skill。强大的记忆与上下文管理OpenClaw内置了短期记忆会话记忆和长期记忆向量数据库的管理机制。智能体可以记住与用户的对话历史并从长期记忆中检索相关知识来辅助回答。这解决了传统聊天机器人“金鱼记忆”七秒就忘的问题。原生支持多智能体协作Multi-Agent这是OpenClaw非常前瞻性的设计。你可以创建多个具有不同专长如写作、编程、数据分析的智能体并让它们通过内部通信协同完成一个复杂任务。例如一个“需求分析”智能体理解用户意图后可以召唤“代码编写”智能体和“测试验证”智能体共同完成一个软件开发任务。对开源模型的友好支持OpenClaw可以非常方便地对接本地部署的Ollama运行Llama、Qwen等开源模型、vLLM等推理框架。这让它在成本敏感、数据隐私要求高的场景下极具吸引力。OpenClaw的挑战同样明显一切都需要自己动手。你需要自己搭建模型服务或管理API Key、自己部署向量数据库、自己处理安全性和高可用性、自己编写运维监控脚本。对于缺乏强大工程团队的企业来说这个门槛相当高。通过以上对比我们可以清晰地看到两者的互补性ADP提供稳定、安全、易用的“云底座”而OpenClaw提供灵活、强大、可深度定制的“智能引擎”。我们的集成目标就是让OpenClaw这个“引擎”能完美地运行在ADP这个“底盘”上。3. 技术架构设计构建松耦合、高可用的融合方案明确了组件的定位接下来就是设计具体的集成架构。我们的核心原则是“高内聚、低耦合”和“能力复用而非重复造轮子”。不能让OpenClaw去实现ADP已经做得很好的事情比如模型调用管理也不能让ADP限制OpenClaw的灵活性。我们最终设计的架构如下图所示此处为文字描述实际设计中我们绘制了架构图[用户界面层] (Web/App/API) | v [网关/路由层] (API Gateway 可基于腾讯云API网关) | v [核心集成层] / \ v v [腾讯云ADP] [OpenClaw智能体引擎] | | |-- 模型服务 |-- 技能(Skill)执行器 |-- 知识库检索 |-- 记忆管理短期/长期 |-- 官方工具调用 |-- 多智能体调度器 |-- 安全与审计 | | v [基础设施层] (腾讯云CVM/容器服务、数据库、对象存储等)这个架构的核心是“核心集成层”它扮演着“胶水”和“翻译官”的角色。具体来说它需要完成以下几项关键工作3.1 统一的请求分发与上下文管理所有用户请求首先到达核心集成层。这一层需要解析用户意图并决定将请求路由给谁处理。我们的策略是简单查询与知识库问答直接路由给ADP处理。利用ADP强大的知识库和官方工具快速响应用户关于公司制度、产品信息等结构化知识的查询。复杂任务与业务流程路由给OpenClaw引擎。例如用户说“帮我查一下上个月华东区的销售数据做个趋势分析图表然后发邮件给王总”。这种涉及多个步骤、需要判断和工具调用的任务就交给OpenClaw来分解和执行。为了实现连贯的对话体验集成层必须维护一个统一的“会话上下文”。无论请求被路由到ADP还是OpenClaw它们的输入都需要包含完整的历史对话记录。同时OpenClaw执行过程中产生的中间结果和状态也需要被妥善记录以便后续步骤或其他智能体使用。3.2 ADP能力对OpenClaw的“透明化”注入这是集成的精髓所在。我们不希望OpenClaw的Skill开发者还需要去学习ADP的API我们希望ADP的能力能像本地资源一样被OpenClaw直接调用。我们的做法是为ADP的核心能力模型、知识库、工具编写一套OpenClaw原生的“适配器Skill”。模型调用适配器我们创建了一个名为adp_llm_proxy的Skill。当OpenClaw中的某个Skill需要调用大模型时比如让模型总结一段文本它不再直接调用OpenAI或Ollama的API而是调用adp_llm_proxy。这个代理Skill内部会去调用ADP平台统一的模型API并可以选择指定的模型如混元、GPT-4等。这样做的好处是所有模型的权限、计费、监控都统一到了ADP平台便于管理。# 伪代码示例OpenClaw Skill中调用ADP模型 class SummarySkill(Skill): async def execute(self, context): text_to_summarize context.get(text) # 通过适配器调用ADP模型而非直接调用OpenAI summary await self.invoke_skill(adp_llm_proxy, { model: hyuan-latest, messages: [{role: user, content: f请总结以下内容{text_to_summarize}}] }) context.set(summary_result, summary) return context知识库查询适配器类似地我们创建了adp_knowledge_searchSkill。当OpenClaw需要查询企业知识时就调用这个Skill它会将查询请求转发给ADP的知识库引擎并返回最相关的文档片段。官方工具调用适配器对于ADP内置的“发送邮件”、“查询数据库”等工具我们也封装了对应的Skill。这样OpenClaw的智能体就能以统一的编程方式安全地使用这些经过企业认证的工具。3.3 OpenClaw Skill的“云原生”部署与管理OpenClaw本身通常以Docker容器形式运行。在腾讯云环境中我们选择使用腾讯云容器服务TKE来部署和管理OpenClaw引擎。容器化部署我们将OpenClaw的核心服务、各个自定义Skill分别打包成Docker镜像。利用TKE的Deployment和StatefulSet来管理无状态和有状态的服务确保高可用性。配置中心化所有Skill的配置如API端点、密钥等不再放在容器内而是使用腾讯云云原生分布式配置中心或兼容的如Nacos来管理。这样在需要修改配置时无需重新构建和部署镜像。服务发现与通信OpenClaw内部多个智能体Agent之间的通信以及集成层对OpenClaw的调用都通过Kubernetes的Service机制进行。我们为OpenClaw引擎主服务创建一个ClusterIP类型的Service集成层通过这个固定的服务名进行访问。3.4 状态持久化与监控链路打通状态持久化OpenClaw的会话记忆和任务状态需要持久化。我们使用腾讯云云数据库Redis作为短期会话缓存使用云数据库MySQL和向量数据库如腾讯云TDSQL-PG with pg_vector扩展来存储长期记忆和知识向量。这些云服务提供了自动备份、容灾和弹性扩展能力。监控一体化我们将OpenClaw的运行日志统一输出到腾讯云日志服务CLS将关键指标如Skill执行耗时、错误次数上报到腾讯云监控服务Cloud Monitor。这样在ADP的控制台旁边我们就能在一个统一的仪表盘上看到整个融合系统的健康状态包括ADP平台自身的指标和OpenClaw引擎的指标。通过以上设计我们实现了一个既利用了ADP的稳定与合规又保留了OpenClaw的灵活与强大的混合架构。ADP负责“基础能力供给”和“全局管控”OpenClaw负责“复杂任务执行”和“业务逻辑创新”。4. 关键集成步骤与实操避坑指南理论架构设计得再完美落地时总会遇到各种“坑”。下面我结合我们的实践梳理出几个关键的集成步骤和其中容易踩坑的地方。4.1 环境准备与ADP资源创建第一步不是在本地装OpenClaw而是在腾讯云上把ADP的环境搭好。开通ADP并创建应用在腾讯云控制台开通智能体开发平台服务。创建一个新的“智能体应用”这会为你分配一个唯一的AppId和SecretKey这是后续调用所有ADP API的凭证。配置模型服务在ADP控制台的“模型服务”中接入你需要用到的模型。例如接入“腾讯混元”模型并记下它的ModelId。这里有个坑ADP的模型API endpoint和参数格式与OpenAI API标准并不完全一致。你需要仔细阅读ADP的API文档后续编写适配器时要特别注意。创建知识库上传你的企业文档创建知识库。ADP会自动进行切片和向量化。完成后你会获得知识库的KnowledgeBaseId。准备云资源提前申请好需要用到的云资源容器集群TKE、数据库Redis、MySQL、对象存储COS用于存放Skill可能需要的文件、日志服务CLS等。建议使用同一个VPC网络确保内网通信降低延迟和成本。注意ADP的权限管理比较细建议遵循最小权限原则为不同的集成组件创建不同的子账号和访问密钥而不是直接使用主账号密钥。4.2 OpenClaw的“云原生”改造与部署直接从GitHub拉取OpenClaw的代码在云服务器上跑是行不通的必须进行改造。代码获取与基础配置git clone https://github.com/openclaw/OpenClaw.git cd OpenClaw修改其配置文件通常是config.yaml或.env文件将其中所有指向本地服务的配置如数据库连接、Redis地址、模型本地端点注释掉或改为占位符。因为这些配置将通过云环境变量或配置中心注入。编写ADP适配器Skill这是最关键的一步。在OpenClaw的skills目录下创建新的Skill文件例如adp_llm_proxy.py。这个Skill的核心是一个异步函数它接收OpenClaw框架传来的参数然后将其转换为ADP API的请求格式。# skills/adp_llm_proxy.py 示例核心逻辑 import aiohttp import json from openclaw.skill import Skill, skill skill class ADPLLMProxy(Skill): name adp_llm_proxy description 调用腾讯云ADP平台的大模型服务 def __init__(self): # 从环境变量或配置中心读取ADP配置 self.app_id os.getenv(ADP_APP_ID) self.secret_key os.getenv(ADP_SECRET_KEY) self.api_endpoint os.getenv(ADP_LLM_ENDPOINT) # 初始化aiohttp session等 async def execute(self, context): params context.get(parameters, {}) model_id params.get(model, hyuan-latest) messages params.get(messages, []) # 1. 构造ADP API要求的请求体 adp_payload { AppId: self.app_id, ModelId: model_id, Messages: messages, # ... 其他ADP特定参数如Stream、Temperature等 } # 2. 生成ADP要求的签名通常基于SecretKey和请求参数 signature self._generate_signature(adp_payload) headers { Authorization: fBearer {signature}, Content-Type: application/json } # 3. 发送异步请求 async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post(self.api_endpoint, jsonadp_payload, headersheaders) as resp: if resp.status 200: result await resp.json() # 4. 解析ADP返回结果适配成OpenClaw期望的格式 openclaw_response { content: result.get(choices, [{}])[0].get(message, {}).get(content), usage: result.get(usage), # ... } context.set(llm_response, openclaw_response) else: error_text await resp.text() # 处理错误设置context中的错误信息 context.set(error, fADP API调用失败: {resp.status}, {error_text}) return context避坑点1签名算法。ADP API的签名生成方式可能比较复杂且不同接口可能不同。务必仔细测试签名逻辑一个字符的错误都会导致403认证失败。建议将签名方法单独封装并编写单元测试。避坑点2错误处理。ADP API可能返回各种业务错误码如额度不足、模型繁忙。你的适配器Skill不能简单地把错误抛给上层而应该捕获这些错误并将其转换为OpenClaw能理解的、友好的错误信息甚至触发重试或降级策略比如切换到备用模型。Docker镜像构建与推送编写Dockerfile将改造后的OpenClaw代码、自定义Skill以及Python依赖打包成镜像。然后推送到腾讯云容器镜像服务TCR的私有仓库中。# 示例Dockerfile片段 FROM python:3.10-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple COPY . . # 设置环境变量默认值实际运行时会由K8s覆盖 ENV ADP_APP_ID ENV ADP_SECRET_KEY CMD [python, main.py]Kubernetes部署编排编写K8s的Deployment和Service配置文件。关键点在于通过ConfigMap或Secret将ADP的认证信息、数据库连接串等敏感配置注入到容器环境变量中。# deployment.yaml 片段 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: openclaw-engine spec: template: spec: containers: - name: openclaw image: ccr.ccs.tencentyun.com/your-namespace/openclaw:latest env: - name: ADP_APP_ID valueFrom: secretKeyRef: name: adp-secret key: appId - name: ADP_SECRET_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: adp-secret key: secretKey - name: REDIS_URL value: redis://your-redis-host:6379/04.3 集成层开发与联调测试集成层可以是一个独立的Python/Go/Java服务它的职责是路由请求和组装上下文。请求路由逻辑实现一个简单的意图识别可以用规则也可以用一个小模型判断当前用户query应该交给ADP直接处理还是需要OpenClaw介入。对于需要OpenClaw处理的请求集成层需要调用OpenClaw引擎的API。调用OpenClaw引擎OpenClaw通常会提供一个HTTP API端点来接收任务。集成层需要按照OpenClaw的API格式构造请求体其中包含用户输入、会话历史、以及希望执行的Skill名称或工作流名称。# 集成层调用OpenClaw示例 async def dispatch_to_openclaw(user_input, session_id): openclaw_payload { session_id: session_id, user_input: user_input, skill_chain: [skill_analyze_intent, skill_query_data, skill_generate_report] # 指定要执行的技能链 } async with aiohttp.ClientSession() as session: # openclaw-service是K8s中OpenClaw的Service名 async with session.post(http://openclaw-service:8000/run, jsonopenclaw_payload) as resp: return await resp.json()联调测试这是最耗时的阶段。你需要模拟各种用户请求测试整个链路的通畅性。重点关注网络连通性确保集成层、OpenClaw Pod、ADP API端点、各类数据库之间网络互通。数据格式转换ADP返回的数据格式是否能被OpenClaw Skill正确解析OpenClaw产出的结果格式是否能被集成层正确返回给前端错误传递与处理任何一个环节出错如ADP模型超时、OpenClaw Skill异常、数据库连接失败错误信息是否能被妥善捕获、记录并给用户一个友好的提示而不是一个500内部错误。性能基准测试测量从用户请求到收到响应的端到端延迟。特别是当OpenClaw需要串联多个Skill且每个Skill都调用一次ADP模型时总延迟可能会很高。需要考虑异步并行、缓存等优化手段。5. 企业级应用场景与价值深度解析技术最终要为业务服务。这套ADPOpenClaw的融合架构在哪些企业场景下能发挥最大价值它解决的不仅仅是技术问题更是业务效率和创新的问题。5.1 场景一智能客服中心的“超级坐席”传统的客服机器人只能处理标准问答。当用户的问题超出知识库范围或者涉及需要查询多个系统才能解决的复杂业务时如“我要修改套餐并查询最近的账单然后告诉我修改后的费用对比”机器人就无能为力了只能转人工。我们的解决方案意图识别与路由ADP用户提问首先进入ADP。ADP内置的NLU能力可以快速判断这是简单问题还是复杂任务。简单问题直接通过知识库RAG回答。复杂任务分解与执行OpenClaw对于复杂任务ADP将对话上下文和用户query传递给OpenClaw。OpenClaw中预置了一个“客服坐席”智能体它被赋予了一系列Skillskill_query_crm: 调用ADP封装的工具查询客户信息。skill_query_billing: 调用内部计费系统API通过自定义Skill。skill_calculate_fee: 一个逻辑计算Skill根据套餐和账单计算费用。skill_generate_natural_response: 调用ADP模型将查询结果组织成自然语言回复。OpenClaw的“客服坐席”智能体会像真人坐席一样自动规划步骤先查客户信息确认身份再查当前套餐和账单然后计算新套餐费用最后生成对比说明并回复用户。整个过程全自动无需人工干预。带来的价值提升客服效率将大量复杂的、重复性的多步骤查询自动化释放人工坐席去处理更棘手的情绪化或投诉类问题。提升用户体验用户无需在机器人和人工之间反复切换一次性获得完整解决方案满意度大幅提升。降低运营成本7x24小时在线的“超级坐席”降低了人力成本。5.2 场景二企业内部“AI助手”与业务流程自动化很多企业都有大量的内部系统OA、ERP、CRM、项目管理系统等。员工经常需要在这些系统间切换复制粘贴数据效率低下。我们的解决方案我们开发了一个面向全体员工的内部AI助手。员工可以通过企业微信/飞书直接向助手提问。“帮我查一下张三本季度的销售业绩并和他去年的同期数据做个对比把结果做成一个图表发到我邮箱。”“下周一上午10点帮我预约一间深圳的会议室并邀请项目组的全体成员把会议议题同步到TAPD腾讯敏捷协作平台。”这些任务背后是OpenClaw调度着多个专精智能体“数据分析师”智能体拥有skill_query_sales_system、skill_data_compare、skill_generate_chart等Skill。“行政助理”智能体拥有skill_query_meeting_room、skill_send_calendar_invite、skill_update_tapd等Skill。OpenClaw的“总调度”智能体在理解用户指令后会判断需要哪些专精智能体协作并协调它们的工作顺序和数据传递。所有对内部系统的调用都通过ADP平台进行统一的认证、授权和审计保证了安全可控。带来的价值打破数据孤岛AI助手成为连接各个业务系统的“胶水”员工用自然语言就能获取跨系统的综合信息。赋能普通员工无需学习复杂的BI工具或系统操作人人都能进行数据分析和流程发起。标准化与合规所有通过AI助手发起的操作都经过ADP平台的合规检查并留下完整的操作日志满足内控和审计要求。5.3 场景三产品研发与代码辅助对于研发团队我们构建了“研发助手”场景。“根据这份产品需求文档PRD生成后端API接口的设计草案和数据库表结构。”“检查这段Python代码的内存使用效率并提出优化建议。”在这个场景下ADP负责提供强大的代码生成和理解模型如CodeLlama、DeepSeek-Coder以及管理公司内部的代码知识库如API文档、架构说明。OpenClaw则编排一个复杂的多智能体工作流“需求分析”智能体调用ADP模型解读PRD提取功能点和业务规则。“架构师”智能体根据分析结果结合公司技术规范从ADP知识库检索设计API列表和数据库E-R图。“代码审查员”智能体接收一段代码调用ADP模型进行分析并结合代码扫描工具如SonarQube的规则生成审查报告。带来的价值提升研发效率将重复性的设计、文档、审查工作自动化让工程师更专注于核心逻辑和创新。保证代码质量与规范统一通过内置公司规范的知识库和审查逻辑确保AI生成的代码或建议符合团队标准。知识传承新员工可以通过与“研发助手”对话快速了解项目历史和设计决策。6. 演进思考从集成到融合未来的可能性目前的集成方案更像是一种“嫁接”OpenClaw作为上层应用调用ADP的基础服务。但这远不是终点。我们正在探索更深层次的“融合”模式。方向一将OpenClaw的“Skill商店”与ADP的“工具市场”打通。我们计划将一些经过企业内部验证、安全可靠的OpenClaw Skill反向发布到ADP的工具市场中。这样其他只使用ADP的团队也能以低代码的方式直接使用这些强大的自定义Skill。这相当于用开源社区的活力丰富了商业平台的能力生态。方向二利用ADP的模型训练与精调能力为OpenClaw智能体注入“领域灵魂”。ADP提供了模型精调Fine-tuning和提示词工程Prompt Engineering的强大工具。我们可以利用企业内部的业务对话数据在ADP平台上对基座模型进行精调得到一个更懂我们行业术语和业务流程的“领域模型”。然后将这个精调后的模型作为OpenClaw智能体的“核心大脑”。这样智能体在理解用户意图、生成回复时会更具专业性和准确性。方向三构建统一的“智能体生命周期管理”平台。以ADP的运维监控能力为基础扩展其对OpenClaw智能体的管理。实现从智能体的创建、技能配置、版本发布、灰度上线、流量调度、到运行监控、故障自愈、效果评估A/B测试的全生命周期自动化管理。让AI应用的迭代像软件发布一样敏捷可控。这条路走下来最大的体会是在AI时代没有一种技术或平台是“银弹”。腾讯云ADP这样的企业级平台提供了稳定、安全、合规的“高速公路”而像OpenClaw这样的开源框架则提供了制造各种“特种车辆”的灵活性和创造力。将两者结合不是简单的技术堆砌而是在深刻理解各自优劣的基础上进行的一次架构设计上的“再创造”。它要求团队既要有云原生和微服务的工程化思维也要有对AI智能体技术原理的深入理解。这个过程虽然充满挑战但当看到一个个复杂的业务流程被AI智能体流畅地自动化执行时那种成就感无疑是巨大的。对于有志于将AI深度应用于核心业务的企业来说这条融合之路值得深入探索。