AI知识库|大模型知识库|智能体开发|53AI

我们专注于中大型企业

AI 生产力的构建，让大模型掌握企业的知识与流程

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系统智能化改造，让大模型融入企业的产品与业务

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AI落地方法论，提升企业全员的AI领导力

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“中国SaaS大会”第一名

2023年“中国SaaS大会"的产品DEMO秀，由全体嘉宾现场扫码打分，53AI获得第一名
强大的产研能力

创始人杨芳贤为腾讯云TVP，核心团队来自腾讯、GOOGLE、UC等知名互联网企业
大客户服务能力

中国电信、TCL、拉卡拉、英氏控股、白山云、开元教育、昆仑学堂等上百家知名企业
一线顶级资本投资

获得洪泰基金、泰有资本、北大创投、基因资本、考拉基金” 三轮近亿元投资

53AI AI知识库

与3万提示词工程师一起，学习AI前沿技术与应用场景

最新知识

前沿技术

一篇文章讲清楚：Ontology为什么是企业落地Agent的关键

Cursor 2.0的一些有趣的新特性

Anthropic 发布最新研究：LLM 展现初步自省迹象

Agent框架

Dify流程暂停与人工干预：3种实现方案+避坑指南

为什么我们选择 LangGraph 作为智能体系统的技术底座？

Langchain 、 Manus 组了一个研讨会：Agent越智能，死得越快！

行业应用

2025 Evident AI Index 重磅解读：AI鸿沟之下，你的银行是否已被时代抛弃？

当豆包、ChatGPT开始卖货：AI正在接管电商？

海尔灯塔工厂AI实践深度解析（下）：35项AI智能化方案背后的制造业数字化逻辑

企业落地

初创公司的增长之道：如何让AI主动推荐你的产品？（下）

AI将所有生意都卷成了创意产业

公司上了Agent，裁掉90%员工

热门知识

前沿技术

Agent框架

行业应用

企业落地

DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步

DeepSeek V3.1 Base / Instruct 发布

阿里Qoder vs Trae vs Cursor：谁才是2025年程序猿的效率之王？

DeepSeekV3.1 提到的 UE8M0 FP8 Scale 是什么？下一代国产芯片设计？

DeepSeek V3.1 测评

有点东西！Qwen开源会写中文的生图模型Qwen-Image

新版 GPT-5 刚刚发布，最卷 AI 连肝代码 7 小时，编程工具大洗牌开始了

DeepSeek-V3.1-Base来了！MoE架构+128K上下文，性能再进化

实测 Sora 2 ：AI视频的“ChatGPT时刻”来了？八大场景教你解锁各种玩法（附邀请码）

AI大家说 | 下一代AI创业的机会在哪里？定价趋势是什么？

我为啥现在如此热衷于LangGraph智能体开发

用Dify搭建企业知识库：5个实战技巧提升检索准确率90%

从0到1精通Dify二次开发：5大实战场景+避坑指南

Dify 2.0 重磅升级！知识管道登场，RAG 开发效率直接翻倍

全网首发！Dify 2.0.0 图文混排上线，每个新功能都是爆款！附实战教程（建议收藏）

5 分钟搭建你的 AI 应用-Dify 全流程指南

小shù苗报告｜关于COZE智能体工作流搭建与软件开发的调研报告

刚刚Dify 1.9.0正式发布，快看看有哪些新变化？

告别无效检索：我用LangExtract + Milvus升级 RAG 管道的实战复盘

Dify实战：10分钟打造批量文档总结神器

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AI落地真相：2C不赚钱，2B风险高，机会藏在哪里？

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53AI AI落地方法论

从"工作+AI"到"业务+AI"，最终实现"AI×业务"的大模型落地三步走方法论

第一步：工作+AI

让全员零门槛使用上AI，实现工作提效30%

全员提效

场景涌现

魔法菜单


工作对话


内容创作


智能方案
第二步：业务+AI

让大模型掌握企业知识，胜任基础的工作岗位

业务提效

场景验证

智能问答


智能陪练


销售助手


共享服务
第三步：AI×业务

让大模型融入企业业务流程，全面赋能业务提效

业绩增长

构建壁垒

业务集成


零码编排


智能问数


应用智改

53AI AI落地场景之“智能问答”

让大模型学会企业知识和业务流程，特定场景达到99.99%准确率和多模态输出

过去：需要3个月甚至更多时间，问答准确率不高

问题：没有聚焦业务价值，资源耗费在技术探索上

现在：聚焦语料知识整理，快速上线并持续优化

智能问答

53AI AI落地场景之“全员提效”

工位级的全员AI应用，赋能企业效率提升30%

过去：用GPT4需科学上网，企业需注册N个账号

问题：同行提效30%，企业的AI落地应用不了了之…

现在：开箱即用，全员“工作+AI”降本增效

全员提效

53AI AI落地场景之“应用智改”

可视化编排大模型能力，快速接入和改造企业已有系统

过去：应用智能化改造需要两个月时间，随时会踩坑

问题：无法聚焦于创造业务核心价值

现在：聚焦业务价值，快速上线并持续优化

应用智改

53AI 产品矩阵

语料数据可视化清洗+智能体训练与编排+智能体发布与运营

语料数据可视化清洗

知识库管理

智能体训练与编排

53AI Studio

智能体编排

三方智能体平台

智能体发布与运营

智能体门户

53AI Browser
智能工作台

53AI 最佳实践

上百家中大型企业验证过的AI落地最佳实践

01.

认知对齐

02.

启发思考

03.

试点探索

04.

试点交付

05.

成果复制

达成共识

阶段

员工的AI技能
领导的AI思维
企业的AI文化

成果

领导层的共识对齐AI认知基线、用“统一的语言”达成共识
管理层的认知理解AI特性、知道能做什么、不能做什么
执行层的应用用大模型解决工作问题、掌握结构化提示词

达成共识

阶段

行业领先AI应用分享
创新AI应用落地拆解
场景梳理与目标规划

成果

获得支持企业高管层支持，双方投入
创新探索找到业务问题或机遇，梳理工作流程，进行智能化改造
深度培训 AI虚拟团队 + 试点业务部门

达成共识

阶段

大模型应用从想法到落地

成果

业务梳理梳理企业内部流程、需求部门业务目标
价值链条打通试点业务从业务价值、流程、AI技术的价值链闭环
落地团队高管+业务+HR+IT

达成共识

阶段

试点场景的解决方案
基于试点的应用部署

成果

试点验证基于试点的应用部署、上线、运营
小步快跑与业务团队、公司高层试点复盘，规划下一步方案

达成共识

阶段

试点复盘拆解
企业全场景盘点
复制成功经验

成果

融入业务企业更多场景的盘点，扩大内训规模，复制成功经验
持续迭代构建企业AI平台的创新模式和能力，更远期和规模化的AI创新规划

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