<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>企业AI on C.CUI's Log</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E4%BC%81%E4%B8%9Aai/</link><description>Recent content in 企业AI on C.CUI's Log</description><generator>Hugo</generator><language>zh-Hans</language><lastBuildDate>Sun, 30 Aug 2026 07:00:00 +1000</lastBuildDate><atom:link href="https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E4%BC%81%E4%B8%9Aai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI 模型开源，到底“开”了什么？——从开放权重、商业闭环到企业落地全景解析</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-30-unpacking-ai-model-open-source-whats-truly-open-a-full-panorama-from-open-weights-business-closed-loops-to-enterprise-adoption/</link><pubDate>Sun, 30 Aug 2026 07:00:00 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-30-unpacking-ai-model-open-source-whats-truly-open-a-full-panorama-from-open-weights-business-closed-loops-to-enterprise-adoption/</guid><description>大模型领域的“开源繁荣”多数仅为开放权重，并非传统意义上的完全开源。大型厂商开放权重实则是通过“公有云算力税、私有化TCO税与MaaS授权门槛”构建新的商业变现闭环。本文深入解析大模型开放的四层阶梯与工程可复现性判据，算清底层商业账本，并为企业提供涵盖显存规划（MLA）、量化权衡、供应链安全及混合路由架构的实战落地指南。</description></item><item><title>企业真的需要 AI Agent 吗：何时应让模型决定下一步</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-26-ai-agents-in-the-enterprise-when-to-cede-control-over-next-steps/</link><pubDate>Sat, 29 Aug 2026 07:00:00 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-26-ai-agents-in-the-enterprise-when-to-cede-control-over-next-steps/</guid><description>企业采用 AI Agent，真正交出去的不是某个工具的使用权，而是在信息不断变化时选择下一步行动的权限。只有当动态选择确实比固定流程更有价值，而且企业能够限制 Agent 的行动范围、确保它受用户权限约束、记录状态变化并控制错误影响时，Agent 才比普通自动化更合理。</description></item><item><title>企业 RAG 值不值得做：从场景选择到持续治理</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-23-is-enterprise-rag-worth-implementing-from-scenario-selection-to-ongoing-governance/</link><pubDate>Sun, 23 Aug 2026 07:00:00 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-23-is-enterprise-rag-worth-implementing-from-scenario-selection-to-ongoing-governance/</guid><description>企业 RAG 的难点不只是检索技术。企业要先判断业务场景是否值得使用 RAG，再确保知识有效、权限受控、证据能够支持答案、责任边界清楚，并持续衡量长期成本。本文从差旅制度案例出发，比较 RAG、传统搜索、人工支持与成熟软件产品，并讨论长上下文和智能体系统带来的新边界。</description></item></channel></rss>