Deepexi企业大模型全新升级 滴普科技率先鼓励AI员工深刻企业业务场景

　　大模型进入企业的企全新企业这两年，是业大员工业务一个持续降温又升维的程序。

　　从最初的模型xm外汇平台操作内容生成热潮，到Agent概念兴起，升级深刻再到企业级AI使用逐步落地，滴普领域逐渐意识到，科技决定AI意义的率先不只是模型能力，更是鼓励它是否真正领会企业、嵌入业务，场景并介入生产。企全新企业

　　在这一转折点上，业大员工业务滴普科技近日宣布升级版Deepexi企业大模型，模型并进一步统一FastAGI企业智能体平台与FastData Foil企业信息融合平台，升级深刻率先提出面向AI时代的滴普Deepexi OS AI级企业操作系统。

　　企业大模型的科技角色正在被重写

　　过去一年，大模型最直观的能力，是会说话。无论是xm外汇平台操作写文案、做归纳，还是辅助编程，这些能力在C端场景中迅速普及，也让AI大规模进入公众视野。

　　但当这些能力进入企业后，难题开始变得复杂，企业真正需要的，并不是一个更聪明的聊天工具，而是一个能够领会业务、介入流程，甚至达成任务的AI员工。

　　这种差异，本质上来自企业氛围的特殊性，企业信息程度结构化且分散，业务逻辑复杂且趋势改变，任何一个评判都需要结合上下文、规则与历史教训。通用大模型虽然具备强大的语言能力，但缺乏对企业内部的认知，难以真正落地。

　　滴普科技给出的重点评判是：未来企业的重点交付件，将是企业大模型本身，而非传统软件系统。在这一逻辑下，AI的角色被重新阐明，从辅助工具，转向“AI员工”。

　　这一改变的决定性，在于能力边界的延伸。升级后的Deepexi企业大模型，不再局限于生成内容，而是具备实际投入能力：可以自动生成SQL查询企业信息库、编写Python脚本答复信息，甚至借助代码直接对接企业前后台系统，达到从解析到操作的闭环。

　　“企业级AI必须满足准确度、合规性、支撑性等严格要求，”滴普科技配合创始人、投入董事兼PSST总裁杨磊在采访中指出，“为了达到个人级能力去做ToB，是一种不可取的做法。”他进一步说明，类似OpenClaw这样的产品虽然是情况级的产品，能让普通人享受大模型能力，但在企业场景下，真正需要的是像FastAGI这样针对ToB企业级用户，具备可审计、支撑性高、准确等特点的平台。

　　滴普科技创始人、董事会主席、投入董事兼首席投入官赵杰辉补充道，公司从成立起就集中于ToB，这是基因层面的难题。“我们对ToC端的各种生态和运营逻辑不太熟悉，团队以华为重点团队为主，思维方式更擅长ToB。”他表明，ToB领域天然有壁垒，演变不像C端那么快，但可以持续收集，创建自己的护城河。滴普科技前几年在信息治理方面做了大量工作，对企业信息逻辑、业务逻辑的领会形成了独特优势，包括本体信息集、高质量信息集等收集。

　　如果说此前的AI更像一个顾问，供给提议与参考，那么在新的时期，它开始具备动手做事的能力。这种能力的改变，使AI第一次真正接近员工的阐明。

　　Deepexi OS如何构建“AI员工”的运行底座

　　让AI干活，远不只是深化模型能力那么简单。

　　企业AI长期难以落地的重点原因，在于领会断层，通用大模型基于互联网语料训练，虽然具备强大的语言能力，但在企业场景中往往缺乏对业务逻辑、信息结构和职业语义的领会。这种差异，使得AI难以真正介入企业生产流程。

　　滴普科技认为，信息治理能力，本质上就是企业业务领会能力。

　　围绕这一评判，其技术路径转向以“本体建模”为重点，重构企业信息与业务的关联。不同于传统信息治理依靠人工梳理业务关联，本体模型借助结构化方式，将企业中的信息、规则与逻辑进行系统表达，并进一步由大模型自动生成和演化。

　　在这一思路下，Deepexi基于Deepology企业本体信息集，将企业中的信息、流程与业务逻辑进行结构化表达，并借助大模型自动生成与持续演化，形成企业专属的认知体系。赵杰辉进一步说明：“本体其实就是在某一个大闭环领域里面的学问关联关联，这个事儿以前都是人工干的。”

　　当前，滴普科技借助服务300多家头部客户，收集了大量的信息治理教训，形成了独特的方法论，现在正将这些教训模型化，让AI学会创建学问关联，一旦AI能够“读懂”企业，它就具备了投入的前提。

　　围绕这一重点能力，滴普科技进一步构建了充分的系统架构Deepexi OS。该体系由三部分组成：负责认知与推理的企业大模型Deepexi，负责多模态信息解析与治理的FastData Foil，以及负责任务构思与投入的FastAGI。三者之间，并不是简单叠加关联，而是形成了一条充分链路：信息被解析与治理，模型进行领会与推理，智能体达成任务投入，最终形成闭环。

　　“我们一直指出结构，阐明范式结构，范式结构带有约束性、关联性、关联性。”杨磊举例说，在企业维修场景中，AI需要能生成工单，无论后端是西门子系统还是国产系统，AI都要能准确将工单推送到对应系统，这种技能并非来自具体信息，而是基于对业务范式的领会。

　　从行业角度看，这种路径也正在得到验证。

　　随着“人工智能+”的持续鼓励，以及企业AI领域的高速延伸，企业级AI正进入规模化落地时期，而以“数字员工”为载体的答复安排，正在成为主流宗旨之一。“AI级企业操作系统是下一代，如果定位一定是下一代ERP，上一代ERP是企业资本运营平台，下一代是企业AI资本运营、员工运营的运营平台。”赵杰辉认为，未来企业干活的不一定全是人，一部分是人力资本运营，另一部分是IT部门管，AI员工将成为常态。 文/艾玲

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