ai产业报告-PDF版

AI算力行业跟踪点评之2：Rubin更新Context处理器纳入路线图、SerDes 448G升级、定调无缆化-251103（7页）.pdf

行业及产业 行业研究/行业点评 证券研究报告 电子 2025 年 11 月 03 日 Rubin 更新：Context 处理器纳入路线图、SerDes 448G 升级、定调无缆化 看好 AI 算力行.

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混沌：2025混沌AI商业应用白皮书（166页）.pdf

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2025-11-04 166页 5星级

清华大学：2025年AIGC发展研究报告4.0版（152页）.pdf

AIGCAIGC发展研究 新媒沈阳 团队 2025年10月本报告部分内容由AIGC生成，如有错误，请微博或视频号私信，我们进行修订 新媒沈阳团队简介沈阳为清华大学新闻学院/人工智能学院双聘教授、博导，.

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罗戈网：2025投资AgenticAI是面向未来供应链的战略举措报告（21页）.pdf

唐隆基博士罗戈研究副院长2025第二届广州智慧物流与数字化峰会（2025年10月17日，广州）罗 戈 研 究2 什么是代理人工智能(Agentic AI)？为什么要投资代理AI？代理AI在供应链中的关.

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同济大学：2025工程智能白皮书（81页）.pdf

2025 AI for Engineering White Paper工程智能白皮书上海（同济）工程智能研究院（筹）Shanghai(Tongji)Institute of AI for Engin.

2025-11-04 81页 5星级

IBM：2025智能体AI的战略跃迁：打破渐进改善创造全新价值报告（24页）.pdf

IBM 商业价值研究院|研究洞察智能体 AI 的 战略跃迁打破渐进改善，创造全新价值IBM 如何提供帮助IBM 凭借在企业运营领域的深厚专业知识、合作生态与丰富经验，赋能企业打造智能运营流程，释放 A.

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RWS：2025领先一步 布局未来：为什么现在是IP行业利用AI设想更大格局的绝佳时机报告（36页）.pdf

领先一步，布局未来.为什么现在是 IP 行业利用 AI 设想更大格局的绝佳时机目录.01 02 03 欢迎进入 IP 行业的未来IP 行业对现状 存在不满GenAI 时代，您有何期待？04 05 06.

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IBM：2025破解AI投资回报迷局：首席AI官如何化繁为简开辟价值创造新路径报告（32页）.pdf

IBM 商业价值研究院|研究洞察破解 AI 投资回报迷局 首席 AI 官如何化繁为简，开辟价值创造新路径IBM 如何提供帮助一个多世纪以来，IBM 一直致力于提供专业知识来帮助组织赢得市场。企业可以利.

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阿里云：2025年设计&AI共生报告（53页）.pdf

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2025-11-01 53页 5星级

阿里云：2025智创“她”力量：女性AI创新创业白皮书（36页）.pdf

智创“她”力量：女性 AI 创新创业白皮书智创“她”力量系列报告Women in Intelligent Innovation:White Paper for Female Innovators an.

2025-11-01 36页 5星级

阿里云：2025年AI超级公司白皮书（51页）.pdf

企业进化与价值重塑AI 超级公司白皮书AI Super Company White Paper Enterprise Evolution and Value Reshaping杭州市商务局阿里云研究院.

2025-10-31 51页 5星级

简立方：2025智能穿戴设备体验设计研究报告（40页）.pdf

扫一扫获得更多最新行业报告2025年智能穿戴设备体验设计研究报告全速集团旗下用户体验设计品牌前言智能穿戴，正在从“新奇尝鲜”走向“日常必需”。过去十年，手表、手环、耳机到眼镜与戒指，品类不断扩展，应用.

2025-10-31 40页 5星级

站酷：2025年AI时代超级设计师研究手册（45页）.pdf

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2025-10-31 45页 5星级

清华大学：《让科研像聊天一样简单》一站式科研指令手册（V20251010版）（314页）.pdf

让科研像聊天一样简单让科研像聊天一样简单 一站式科研指令手册一站式科研指令手册（V20251010V20251010版：提示词受数据样本、测试环境等因素影响，仅用于参考）版：提示词受数据样本、测试环.

2025-10-30 314页 5星级

OpenCSG：2025年AgenticOps：重塑企业 AI 生产力的下一代范式白皮书（59页）.pdf

重塑企业 AI 产的下代范式AgenticOpshttps:/ 预测，到 2026 年，85%的企业 AI 项目将采用开源模型作为基础，而闭源模型的市场占比将收缩至 15%以下。然而，企业在拥抱大模型浪潮时，普遍面临三大结构性挑战：大模型可持续性缺失：Deepseek、Llama等开源模型持续快速迭代，版本切换频繁，给企业的评测、适配与部署带来挑战。企业有效数据沉淀难：企业通过AI应用收集到大量原始数据，但在提取、清洗、筛选、标注与质控等环节缺乏工程化体系，难以高效反哺模型与应用。应用更新能力不足：在模型版本不断升级、应用数据不断沉淀的背景下，应用更新面临着更新频次高、模型集成复杂度上升的问题。PREFACE前言 2025 年，以 DeepSeek 为代表的开源模型引发广泛关注，其推出的 DeepSeek-R1 模型通过混合专家模型（MoE）架构和 FP8 混合精度训练，在确保效果的同时显著降低训练与推理成本，开源策略进一步加速了技术普惠。与此同时，Web3 与 AI 的融合成为新兴趋势，AI 在区块链数据确权、智能合约审计、NFT 价值评估等场景中展现出巨大潜力。在此背景下，OpenCSG（开放传神）作为全球第二大开源社区（仅次于 HuggingFace），秉持“开源共建、生态共享”的理念，提出AgenticOps方法论，并打造了以大模型资产管理平台CSGHub与智能体协作平台CSGShip为核心的产品矩阵，旨在打通从开源治理到企业私有化落地的全链路，助力企业将AI从“可用”的玩具，变为“可管、可控、可衡量”的生产力基础设施。本白皮书将深入解析大模型时代的核心挑战与破局之道。我们认为，唯有以开源生态为根基、主权安全为底线、场景创新为抓手，方能真正释放AI的产业价值，在全球科技竞争中掌握主动权。CONTENT目录行业变革：AI转型的核心挑战 OpenCSG：从开源社区到企业智能的桥梁OpenCSG 方法论：AgenticOps 全景图垂直行业实践案例企业落地指南：从模型到智能体的实操路径未来展望：AI民主化进程共建邀请联系我们0104082747505456行业变革：AI转型的核心挑战01进后GPT时代，全球企业普遍临从“模型能”向“业务产”转化的焦虑。AI产业化进程正从中化的实验室走向线业务部，然而落地过程中的成本、技术、数据与组织障碍仍在不断放。企业虽坐拥海量业务数据，但其分散在ERP、CRM、SCADA、IoT等多个异构系统中，标准不，权限割裂。益严格的隐私与络安全隔离要求，使得质量训练数据的统治理极为困难，陷“数据多但不可”的困境，直接制约了模型微调与持续学习的效率。模型程化本度复杂，而LLMOps、Prompt程、Agent编排等新型岗位才稀缺。兼具业务理解、数据能与部署经验的复合型才更是凤毛麟。即便头部企业，也需数才能搭建基本可运的AI程团队。对这些挑战，破局的关键在于引开源协同机制，通过态资源整合与程流程优化降低槛，从而以更低成本、更效率、更快速度推进 AI 项的全链条落地。从能到执，从具到产，企业亟需的不只是个更强的模型，而是整套围绕 Agent 构建的“AI 落地操作系统”。AgenticOps，应运而。尖端人才稀缺，团队组建困难数据孤岛顽固，高质量样本匮乏市上的模型框架（PyTorch,TensorFlow,MindSpore）、推理引擎（ONNX Runtime,TensorRT,Ascend）各为政，构建链路繁杂，兼容性脆弱。升级过程常需整套系统回归测试，尤其在需持多平台、多版本并发运时，程成本与险成倍上升。技术碎片化加剧，工程复杂度攀升算力成本高企，规模部署遇阻端GPU（如A100、H100）资源稀缺且租赁成本昂，建集群则需对PUE、运维复杂度与期稳定性问题。多数中型企业发现，其AI项在试点阶段的算预算就已逼近整体IT成本的30P%，成为制约规模化部署的主要瓶颈。01业变：AI转型的核挑战02OpenCSG 企业书202501OpenCSG（开放传神）是家于2023年在北京成的AI原公司，专注于打造 HuggingFace 开源态平台，致于创建个模型开源态社区。我们的使命是让模型赋能每个，汇聚智能业的各量，为不同业的企业提供智能体（Agent）的端到端解决案，这法论我们称之为AgenticOps。我们的社区已超过三百万，持的模型数量在全球范围内名列前茅。我们的产品系列包括：CSGHub模型资产管理平台（开源私有化Huggingface），它是AgenticOps的运营部分（Ops）；以 及 CSGShip 智 能 体 平 台（Agent 构 造 器），作 为 AgenticOps 的 智 能 体 部 分（Agentic）。我们的客覆盖30多个国家，涉及50多个业，包括运营商、银、证券、游戏、新能源、具智能和Web3等领域。通过我们的创新法论和解决案，OpenCSG将帮助企业充分利模型技术，解决在AI转型过程中临的核挑战，推动企业实现可持续和健康的发展。我们相信，在快速发展的AI领域，我们的创造性和独特性将为客带来在AI时代的限上升能。业变：AI转型的核挑战03OpenCSG 企业书2025OpenCSG02从开源社区到企业智能的桥梁02OpenCSG：从开源社区到企业智能的桥梁05OpenCSG 企业书2025发展历程：以开源为锚，以客价值为帆的技术跃迁03：公司于北京成。09：完成由联想创投、国信中数投资的数千万元天使轮融资，获得顶尖投资机构认可。10：成上海公司，驻上海徐汇“模速空间”创新态区；次发布StarNet（星展）模型平台及“传神”开放创新态社区。2023年2024年2025年01：发布CSGHub（开源模型资产管理平台）与StarNet Beta版。02：推出开源代码模型（opencsg-starcoder,opencsg-codellama）及LLM效推理框架llm-inference，展现底层技术实。03：推出LLM训练微调框架llm-finetune，完善具链。04：CSGCoder代码成算法通过国家级算法备案，满合规要求。05：技术程碑CSGShip CodeGen Agent在SWE-bench评测中以23.67%的得分获全球第，创造GPT-4o模型SOTA纪录；开源StarCloud算调度平台。07：CSGShip CodeSouler IDE插件上架VSCode与JetBrains市场，赋能开发者个体；正式驻信部智能模型公共服务平台鲸智社区。08：发布CSGShip CodeSouler SaaS版，降低使槛。09：CSGHub与NVIDIA NIM、阿云计算巢达成深度合作，推出企业级私有化解决案；发布AI驱动的软件安全案CSGShip SecScan。11：CSGHub上架阿云云市场，实现“开箱即”；获IT时报专题报道。12：全系列产品拥抱Agentic架构；选2024模型落地应全景洞察图谱。01：AutoHub（浏览器动化助）正式上线，拓展智能体应场景。02：再创佳绩CSGShip Agentic Coder 登顶中国市场第，全球排名第 11 位；荣获国家级新技术企业认定。03：与宜昌点军区共建全国个“三位体”AI体系，推动区域产业升级，验证平台级赋能能。06：与港数码港联合举办开源社区聚会，推动LLM与Web3融合，态影响扩展全球。08：OpenCSG（开放传神）联合多家企业发起江数据基会。09：OpenCSG（开放传神）携上海信通院，共建智能模型产融合作平台。06OpenCSG 企业书2025核优势：构筑未来的三护城河优势：态轮，全球第开源社区的规模效应OpenCSG是全球第模型社区（仅次于Hugging Face），汇聚超300万开发者与20万 模型。截2025年9底，OpenCSG 社区平台累计上线模型数量超 200,000 个，覆盖国内外 150余所校和研究机构的成果，合作开发者超 12,000，平台活跃突破60 万，已经成为中国乃亚洲地区最具影响的开源 AI 模型平台之。产了强络效应和创新轮的态体系。海量的为和数据反馈持续滋养平台优化，吸引更多开发者，产更优质资产，形成我强化的正向循环，为企业提供了与伦的资源宝库和创新壤。优势：性能标杆，全球权威认证的技术领导OpenCSG 始终坚持以技术驱动产品，以程能验证实，凭借持续突破的研发成果，赢得了全球权威机构的认可和泛关注。在智能体能，OpenCSG CSGShip CodeGen Agent在SWEBench Lite评测中，共取得两次好成绩：2024年5，取得了23.67%的好成绩，该项成绩获得全球第名的成绩，同时创造了GPT-4o基模的最纪录（SOTA）。2025年2，以 39.67%的得分取得了中国市场第名，全球11名的好成绩。在数据资产，由 OpenCSG 算法团队发起的向中场景的质量开源数据集Chinese Fineweb Edu，在全球最开源平台 Hugging Face 上曾期位列榜单 Top 3，成为下载量前三的中数据集，树了中模型训练数据的业标杆。该数据集的影响体现在学术与产业两个维度：Fineweb Edu 为 LLaMA3-Chinese、DeepSeek-V2 等主流中模型提供了基础撑，同时被 壁智能（ModelBest）、中国移动、中国联通、英伟达（NVIDIA）等头部企业纳实际训练流程。学术界产业界Fineweb Edu 被 斯坦福学、清华学、瓴智能学院、上海智能实验室、北京智源研究院 等 20 余家顶尖机构引和实，于撑相关模型研究与论发布。Fineweb Edu 为 LLaMA3-Chinese、DeepSeek-V2 等主流中模型提供了基础 撑，同 时 被 壁 智 能（ModelBest）、中国移动、中国联通、英伟达（NVIDIA）等头部企业纳实际训练流程。02OpenCSG：从开源社区到企业智能的桥梁07OpenCSG 企业书2025核优势：构筑未来的四护城河优势三：商业化验证，槛业的规模化落地OpenCSG 的 AgenticOps 解决案已泛应于融、运营商、政务、端制造等对安全、合规、稳定性要求极 的关键业，并实现了从单点试验到规模部署的跃迁。凭借私有化部署、权限可控、安全可审计的产品能，OpenCSG 成为众多头部企业推动 AI 战略落地的选技术伙伴。此外，OpenCSG 还与顶级证券机构、能源集团、游戏商、新代 Web3 平台等展开深合作，已验证 AgenticOps 架构在多类复杂系统中的可性、可控性与 ROI 特性。02OpenCSG：从开源社区到企业智能的桥梁03OpenCSG 法论：AgenticOps全景图09OpenCSG 企业书2025差异化定位：全场景覆盖与企业级解决案在蓬勃发展的全球AI态中，OpenCSG以其独特的“开源共建 企业级落地”双轮驱动模式，确了其全球第模型社区的领先地位。与Hugging Face、魔搭（ModelScope）等平台相，OpenCSG有着独特的优势。魔搭社区（ModelScope）的定位是中国领先的AI模型开源社区，致于打造“模型即服务”（MaaS,Model-as-a-Service）平台，通过提供海量开箱即的AI模型资源，降低技术应槛，推动AI技术的普惠化。但其SaaS模式的基因决定了平台偏向“标准化公共服务”：功能固定、次开发受限，更适合个或中小微企业的“初期技术试错”，却难以满中型企业对私有化部署、数据安全闭环、业务深度定制等企业级落地需求。Hugging Face 则以“连接AI开发者与模型”为核，构建了全球最活跃的个开发者态，但其核架构闭源且度依赖云端，核平台仍是多租公共云服务，对于需要数据本地化、完全私有化部署的企业而，难以满强合规性要求。OpenCSG 则精准填补了这两者的场景断层，致于打造 Hugging Face 平台，提供三位体的独特价值：开源版Hugging Face（Open Source Hugging Face）：Hugging Face本并不开放其核平台代码，而OpenCSG通过开源的式，为开发者提供更多的由、灵活性和透明度，并为主权AI（Sovereign AI）提供可能。私有化Hugging Face（On-Prem Hugging Face）：与Hugging Face和魔搭的SaaS模式不同，OpenCSG提供完整的私有化部署选项，满企业对数据主权和安全的核需求。智能体化的Hugging Face（Agentic Hugging Face）：OpenCSG不仅整合了模型托管与分享能，更在智能体（Agent）全命周期管理（Agentic）提供强持，通过CSGShip平台确保智能体在企业实际应中的稳定性、可操作性及持续进化能。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图10OpenCSG 企业书2025差异化定位：全场景覆盖与企业级解决案主权能全保障在主权AI（Sovereign AI）核能上，OpenCSG与主流平台形成鲜明对：作为全球最的开源平台，拥有庞的资源库和活跃的开发者社区，然而其依赖云端的架构使得其法提供私有化部署，难以满对数据主权有严格要求的融、政务、型企业需求。Hugging Face：作为国内领先的平台，虽提供丰富的开源模型和数据集，但其依赖SaaS模式，缺乏完整的私有化部署和数据安全保障，难以满度合规的企业需求。魔搭社区：相之下，OpenCSG提供了真正的主权AI解决案，持从开源社区到企业级私有化部署的缝过渡。企业可以完全掌控的数据和模型，通过私有化部署确保数据不出域、操作可审计，满等保、密评、融业规范等强合规要求。这能使OpenCSG成为众多对安全与合规有严苛要求的国央企、融机构及政府部的选平台。OpenCSG：截2025年9，OpenCSG社区平台累计上线模型数量超200,000个，汇聚了超过300万开发者，合作开发者超12,000，覆盖国内外150余所校和研究机构的成果，已成为中国乃亚洲地区最具影响的开源AI模型平台之。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图11OpenCSG 企业书2025传统AI开发模式模型精度核焦点参与开发周期VSAgenticOps模式周期数据科学家、AI程师碎化，耦合度动重训练，周期试错成本，密集事后审计，难度业务标达成能快速落地业务专家 开发者平台化，站式动反馈，持续进化资源复，动化降本内安全，流程嵌技术栈成本结构迭代式合规安全基于多个业实战场景的验证，OpenCSG提炼出套适于企业级AI落地的全景式法论：AgenticOps。它并抽象概念的堆砌，而是源于产业线的程共识，将“数据治理模型管理Agent调度应反馈”完整串联，形成闭环，为企业打造出个能够持续演进的智能体产体系。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图12OpenCSG 企业书2025核理念开源开放：打造中国版 Hugging Face 协同态OpenCSG 是全球第开源模型社区，社区规模超 300 万，覆盖 AI 模型、数据、代码与Agent 的全栈态，聚合校、企业与开发者，推动 AI 普惠与业智能化。降本增效：双轮驱动企业 AI 成本效益新通过智能算调度优化（如临港液冷算池合作）与智能体替代流程，帮助客降低算出达60%，显著提升效与业务动化率。系统架构：全集成、企业级落地AgenticOps是Agentic AI的最佳落地实践也是法论，同时是贯穿模型与智能体（Agent）全命周期的 开源态作模式与协作协议。它以“开源共建 企业级落地”为理念，将研发、部署、运维和迭代融为体，通过社区与企业的双向驱动，让智能体不断我迭代、持续创造价值。在 AgenticOps 框架下，从需求定义到模型再训练，AgenticOps 以 CSGShip 构造智能体、以CSGHub 管理与部署，形成闭环，让智能体持续进化。CSGShipCSGHub企 业 级 模 型 资 产 管 理 平 台，承 担AgenticOps 中的 Ops 核，提供模型、数据集、代码与智能体的站式托管、协作、私有化部署与全命周期管理。智能体构建与运平台，承担 AgenticOps中的 Agentic 核，帮助开发者快速完成智能体的构造、调试、测试与多场景落地。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图13OpenCSG 企业书2025CSGHub 企业级大模型资产管理平台CSGHub是企业AI资产的“中枢脑”，提供模型、数据与代码的统托管、版本控制、权限管理和评测功能，持全私有化部署，适配多种国产与海外芯及推理引擎。平台功能1.全资产管理系统提供站式枢纽，统管理模型库、数据集、模型应代码等核资产，持多维度效运营：全类型资产覆盖：持模型件、数据集、代码仓库等多类型资产的集中管理。件持与在线编辑：适配件存储需求，提供 Web 端在线编辑功能，便实时修改与协作。数据集预览与元数据管理：持数据集在线预览，通过资产元数据管理机制，使数据组织更有序、检索更效。2.效 AI 应开发平台降低 AI 应开发槛，提升开发效率，持从原型构建到落地的全流程：模型能快速展：便捷演模型功能，加速应场景验证。应原型快速构建：轻松搭建并测试 AI 应原型，缩短开发周期。键式模型服务：持键启动模型推理服务与微调训练，简化技术落地流程。社区资源接：可查看 OpenCSG 社区的源数据，获取模型与数据集推荐。双向同步能：持同步 OpenCSG 社区的模型与数据集，减少资源重复建设。3.多源数据与模型同步打通内外部资源，简化资源管理与复。提词库管理：持提词的创建、优化、协作与集中管理。场景化适配：设计提词与模型的关联机制，灵活满不同应场景的需求。优化具集成：内置多种提词优化具，提升提词质量与模型响应效果。4.提词（Prompt）管理提供全的提词管理具，适配不同应场景需求：03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图14OpenCSG 企业书20255.MCP（Model Control Protocol）服务管理提供向多模型部署与分发的控制协议体系，提升模型服务的统管理效率与可拓展性：MCP 仓库管理：持 MCP 仓库的创建、编辑与删除操作，便于模型配置件的集中管理。多源同步分发：实现 MCP 仓库的多源件同步分发，持上传与下载，提升版本协同效率。键部署能：引 MCP Server 键部署 功能，通过点击即可将 MCP Server 快速部署 MCP Space，显著简化部署流程。环境配置管理：持在 MCP Space 内进服务实例配置与参数管理，满多后端、多模型的部署场景。6.完善的安全合规保障通过多层次机制确保资产安全与合规性，满企业级需求：定义资产元数据：持定制资产元数据，满个性化合规追溯需求；模型与许可证合规性管理：实现模型与许可证的合规性追溯、验证，规避法律险；数据完整性与可：提供数据集完整性检查机制，结合可与灾难恢复案，保障数据安全。数据提取：通过效的数据提取功能，可以从量杂乱的数据中精准地提取出有价值的信息。数据清洗：DataFlow提供先进的数据清洗具，帮助轻松去除信息纠正错误数据，提数据质量。安全扫描：DataFlow集成先进的安全扫描技术，能够及时发现和处理数据中的安全隐患，保护数据不受外部威胁。数据标签：提供简便的数据标注具，帮助标记数据集，以便于训练更加准确的机器学习模型。7.DataFlow 站式数据处理框架DataFlow负责企业数据资产的全命周期治理，打通了数据采集、清洗、标注、脱敏、质控与安全审计环节，通过流线式封装和组件化管理，幅提升数据处理效率与可复性。038.AgenticHub 构建与管理智能体的集成式平台AgenticHub是OpenCSG（开放传神）平台专为智能体（Agent）设计的创新产品，旨在构建、开发、学习和持续进化智能体。它独特地融合了然语接、可视化设计、模型适应、数据提及智能体间作流编排等核能，提供了从然语交互到代码和代码的完整智能体构建体验。论您是希望快速搭建任务型智能体的业务，还是想要深度定制多模态Agent的开发者，AgenticHub都能为您提供理想的解决案。它助企业加速AI转型，通过智能化的具和灵活的作式，让每个都能轻松驾驭智能体的构建与应，推动组织的创新和效率提升。OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图15OpenCSG 企业书2025核特性双模式智能体持：代码与代码并AgenticHub独创性地持双重智能体创建式，满不同的需求：代码模式：通过直观的可视化节点编排界，可以轻松拖拽组件，快速配置模型、具和逻辑流程，迅速构建具备推理、调和决策能的智能体。这种式特别适合希望迅速实现业务需求的，使得智能体的构建更加效和便捷。代码模式：为开发者提供灵活的脚本扩展接口，允许编写定义逻辑，实现复杂的上下控制及外部系统调。此模式满了对技术深度开发有需求的，开放了限的可能性以持创新。这种双模式设计让AgenticHub完美契合“业务敏捷进化”和“技术然开发”的需求，助企业在智能转型中迅速响应市场变化，推动业务创新与技术进步。03依托于CSGHub的模型资产管理体系，AgenticHub能够直接调平台内丰富的模型资源，包括语模型、视觉模型和语模型等。同时，系统内置了个功能强的具库，涵盖了Web搜索、知识库检索、数据分析、API调及代码执等多种实能。模型调与管理：持多类型模型的快速调，灵活满各类任务需求，让能够迅速响应不同场景的挑战。内置具库：集成常具，如Web搜索、知识库查询、数据分析、API调与代码执，简化作流程，提作效率。定义具注册：持接企业内部系统或第三服务，实现扩展能，满特定业务需求，提升智能体的功能性。通过模型与具的体化管理，AgenticHub使智能体在不同场景下效执复杂任务，确保出的扩展性和可维护性。这种集成化的设计极地推动了企业在智能转型过程中的效率与敏捷性。OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图16OpenCSG 企业书2025模型与具的体化管理03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图17OpenCSG 企业书2025业务驱动智能体编排体验AgenticHub提供基于流程图的交互式编排界，使能够通过直观的拖拽节点操作，轻松定义智能体的思考与执路径。可视化流程编排：可以灵活地拖拽节点来编排流程，直观展智能体的作流程，提升使的便捷性和效率。级逻辑控制：持条件分、循环执和变量传递等复杂逻辑，提供更强的功能与灵活性，以应对多样化的任务需求。实时调试与志追踪：在运过程中可以随时查看执状态和历史记录，快速识别和解决问题，确保智能体的效运。这种流程化的编排式让智能体的逻辑清晰可、易于控制和复，极地降低了复杂任务管理与调试的难度，帮助更迅速地实现标和创新。AgenticOps法论完美助企业AI有机转型AgenticHub已经深度整合了CSGHub的核能，并与CSGShip紧密协作，形成个完整的有机智能体开发态。这有机态系统的构建，基于AgenticOps法论，旨在为企业提供低槛、效、灵活、创新的AI解决案，助其快速实现AI连续转型。1.智能体全命周期管理：企业可以通过然语简单启动和管理智能体，彻底简化AI转型过程，让每个企业都能轻松迈向智能化。2.键部署与环境管理：CSGHub提供托管平台，企业在完成智能体编排后，可以即键部署智能体相关依赖并运，幅提升效率。3.模型与数据适配强学习：AgenticHub解决了企业私有模型与数据集的智能体适配问题，通过强化学习确保智能体能够快速适应企业临的市场挑战。4.CSGShip 代码智能助：该助能够动成智能体代码项，并提供可编程接口，让企业能够轻松实现智能体的级定制和集成。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图18OpenCSG 企业书2025创新的价值通过AgenticHub的推出，我们彻底改变了智能体开发模式，使企业不再依赖外部配置与运维，从而显著降低了部署与管理成本。同时，CSGShip作为效的智能体具引擎，能够缝连接模型、具与企业业务逻辑，极提升智能化产。AgenticOps法论的深度融，使我们的解决案更具实性与灵活性，为企业提供了强的持，快速提升其AI转型能。我们在助企业实现智能化的同时，致于创造更的商业价值和竞争优势。通过AgenticHub，OpenCSG将引领企业顺利迈向AI驱动的未来，推动创新与增。多场景应持AgenticHub 可泛应于以下场景：01 业务驱动的企业持续Agentic RAG智能体智能决策助：根据企业业务需求，打造可扩展的智能问答系统，实时获取和处理海量信息，辅助精准决策。提升效率：快速响应业务需求灵活扩展：没有锁定的灵活适配RAG升级02 企业超级程师智能体全能AI程师：集成AI动化代码编写、系统优化与技术持，全提升开发效率和产品质量。降低成本：减少研发投加速创新：提升业务开发速度03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图19OpenCSG 企业书202503 灵活选择并适配发布Web3和具智能的智能体多维智能产：持企业灵活选择并部署适于Web3和具智能的智能体，增强智能体互动与数据管理能。增强竞争：拓展区块链与具智能应智能运营：优化数据与去中化管理04 AI原公司运营智能体全位运营助理：为法务、财务、市场、资源、销售等各部提供专属AI助，实现运营动化与精准管理。提升效率：AI业务驱动的动化运营精准管理：减少为错误和管理复杂度05 然语交互的企业资产管理然语化资产管家：通过然语交互，实现质量数据准备、企业私有化模型资产全命周期管理、企业业务代码可持续维护等。简化流程：轻松实现然语的资产管理优化资源：实时收集和优化质量数据06 智能体新产关系市场和谐商业闭环态：构建和谐商业模式的智能体交易与合作平台，促进AI原公司和超级程师间智能资源共享与创新协作。为企业创造变现最佳路径。促进合作：态资源互通共享驱动创新：构建有机商业模式闭环态03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图20OpenCSG 企业书2025灵活的扩展与开放态AgenticHub 提供标准化的接口协议，持：导外部模型与具：缝整合各类外部资源，使企业能够灵活运现有具，快速适应新的业务需求。与现有业务系统的集成：我们致于消除数据孤岛，实现与企业现有系统的效协作，确保信息流动的顺畅与透明。导出可复的智能体模板：主创建并共享智能体模板，不仅提升团队间的协作效率，还能加速创新成果的落地与实施。通过AgenticHub，我们不仅提供了强的技术持，更为企业的数字化转型开辟了全新的可能性。我们的标是推动企业以更快的步伐迈向智能化未来，让您的团队在不断变化的市场中于不败之地。新质产关系市场在OpenCSG社区中，AgenticHub引了智能体市场，打造了个蓬勃发展的智能体共享与复态系统。我们的平台旨在为提供便捷的体验，助企业打造成功商业模式。以下是智能体市场的核特点：浏览与搜索：可以快速发现来社区和企业的质量智能体模板，轻松找到最适合的解决案。键试与部署：需繁琐的配置过程，只需键即可加载并运专属智能体，极地节省了时间和资源。分享与协作：开发者能够将创建的智能体轻松发布市场，建健康商业模式。促进团队内部或社区之间的共享与合作，灵活响应不同的业务需求。通过智能体市场，AgenticHub不仅为提供了个便利的平台，还构建了个持续演进的智能体态系统。在这个态系统中，每个智能体都被赋予了使、改进与传播的命，让创新能够迅速在群中扩散，提升企业的整体智能化平。我们相信，这种共享与协作的模式将有效推动企业实现AI转型，创造新的价值。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图21OpenCSG 企业书2025总结AgenticHub是企业AI转型的起点，是价值创造与商业模式命的核平台。在这，企业不仅能够迅速启动AI转型，还能够在各个发现新的机遇和潜。AI转型的起点：AgenticHub为企业提供了个集成的解决案，让AI应从设想到落地的过程变得透明效。这是企业数字化转型的第步。价值创造的中：通过智能体的构建与共享，企业能够深度挖掘和创造商业价值，优化现有流程，提升整体效率，从而实现更的收益。商业模式创新的孵化器：在AgenticHub的持下，企业可以胆探索新的商业模式，通过智能体市场的灵活性和可扩展性，快速获得市场反馈，实现持续迭代。融多元态：AgenticHub促进企业与上下游态系统的深度融合，推动协作与创新，使得各资源能够效配置，增强业务竞争。降本增效的利器：借助智能体的效能，企业能够在降本增效的过程中找到新的增点，通过数据驱动的决策实现精准管理，进步提升运营效率。迈向AI原公司的道路：AgenticHub为企业构建了通往AI原公司的路径，使其在数字化浪潮中塑造的核竞争，真正实现智能化转型。通过AgenticHub，企业不仅在AI转型的初始阶段获得持，更是在推动商业模式创新、提升业务效率和融多元态的过程中，全释放数字化转型的潜能。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图22OpenCSG 企业书2025CSGHub提供开源社区版与商业版，两者核代码致，可平滑升级。商业版进步增强了对企业级推理、阶数据处理、平台可靠性、系统集成和后台管理的持。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图23OpenCSG 企业书2025平台优势提供私有化开源的Hugging Face企业级案，打造企业级专属模型态，助团队管理与场景应落地。加速私域数据的精炼，保持企业的数据更新并完成私有托管，加速数据集资产表和落地途径，让企业跟得上模型的演变速度和更替。提供线上线下体案，实现业务对新模型的0成本快速适配。提供从数据集、模型到代码集的全命周期管理，为CSGShip的数字员和产研提供基础资源缝保障。削减企业对模型的学习成本和员投，真正实现财和的降本。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图24OpenCSG 企业书2025CSGShip 智能体构建与运行平台CSGShip 是构建场景智能体的核引擎。它采低代码/可视化界，结合图形化作流设计与提词模板机制，让业务部能够“像搭积木样”构建 Agent。CSGShip 提供了包括对话管理器、插件中枢、记忆管理器、调链路分析具等整套 Agent 组件库，持嵌企业内部应、API、流程引擎，并实现对智能体命周期的动监控与诊断。平台功能1.代码成基于已有代码仓库，根据需求描述，成代码。2.代码评审对代码改动进评审，给出评分和改进意。智能运维：利数字员（如QA、ID等）进DevOps动化运维数字员管理驾舱：集中展数字员的作进度、成果与效益，提升管理透明度和效率3.智能运维与数字员管理打定义数字员并实现动化运维管理，提升企业运维效率：智能代码注释：动为代码添加级注释，节省开发时间成单元测试：智能分析并动成测试代码，帮助构建强的测试体系代码优化与重构：动识别并优化冗余或低效代码，提升代码质量代码解释问答：提供详细的代码解释，帮助团队成员快速理解代码代码成：根据然语描述或现有代码动成后续代码，简化开发过程4.CodeSouler：智能编程助CSGShip CodeSouler是由LLM驱动的编程插件从成测试到编写和审查代码，CodeSouler提供了套具来提效率、提代码质量和简化开发过程，旨在优化软件开发周期。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图25OpenCSG 企业书2025平台优势不同于模型商token计费模式，CSGShip基于OpenCSG模型 平台可实现全平台整体离线私有化部署运,需担数据安全与合规问题。模型 平台整体可私有化交付CodeSouler持智能上下感知、模型精准输、智能插等特性，让你的IDE如同Cursor-样智能好;CodeReview持个性化编程语 项级编程规范偏好配置，充分满型企业编程管理的复杂需求。类Cursor等优质产品的特性强的 AI 功能与丰富的模型态IDE本地代码Review、键重构、本地安全扫描等功能应俱全；离线模型微调、本地多模型选择与切换、CSG态集成模型忧；管理驾驶舱、权限分级管控满企业需求。CSGShip持GitLab流线集成模式 CodeSoulerIDE插件双模式，团队协作与个体提效都能直接受益。持流线集成模式 IDE插件双模式强的CoAgent框架帮助开发员在各类传统业务中基于业务逻辑构建各种Agent，实现传统应到AI原应的转变。帮助传统应过渡到AI原应Al for DevOps技术优势利积累的技术优势，CSGShip强势驻GitLab态，与GitLab缝衔接；同时提供可媲美原服务持的GitLab Al Service服务。03OpenCSG 法论：AgenticOps 全景图26OpenCSG 企业书2025OpenCSG CSGShip CodeGen Agent在SWEBench Lite评测中屡获佳绩（2024年5，取得了23.67%的好成绩，该项成绩获得全球第名的成绩，同时创造了GPT-4o基模的最纪录（SOTA）。2025年2，以 39.67%的得分取得了中国市场第名，全球11名的好成绩），验证了其强技术实。卓越性能表现更重要的是，AgenticOps 并不是个封闭的系统，而是具备“进化能”的智能体协同平台。依托 OpenCSG 开源社区，企业可以从模型社区中实时拉取微调成果、提交数据进反馈学习、共享Agent 设计模板，构建“数据模型应社区”闭环轮，不断打磨适配业务的最佳智能体体系。垂直业实践案例0404垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”28OpenCSG 企业书2025金融领域CASE 1头部证券：投资分析系统优化OpenCSG解决案核挑战客户:金融 头部证券公司希望持C端然语选股，迫切需要提升NLP对语的理解能，以更好的为C端服务。需要通过量的if-else匹配规则，以适应多样化的输。需要个灵活的定制化解决案，能够根据业务需要组织数据、进定制化训练，以更好地契合下游任务，满多元化的业务场景要求。数据处理服务：提供了全位的数据处理和清洗服务，包括数据收集、预处理、特征提取、数据转换等，确保数据的质量和可靠性。模型设计案：提供最适合的成式AI模型。同时提供了模型优化建议，包括模型结构优化、参数调整等，以帮助客提模型的效果和性能。训练过程&推理优化：我们的解决案覆盖了从训练到推理的全过程，并致于帮助客实现效稳定的训练，从而幅提模型的准确率。客收益性能提升：OpenCSG的解决案上线后，显著优化了模型性能，使得客产品的回答准确率提升近50%。成本节约：在新模型的开发过程中，帮助幅节约了成本，训练成本降低了约30%，成本实现了约40%的节省。开发效率提升：同时，OpenCSG的案极缩短了开发周期，提了开发效率，周期缩短了约60%。29OpenCSG 企业书2025CASE 2商业银：三隔离下的模型资产平台OpenCSG解决案核挑战客户:金融 大型商业银行作为型商业银，客在积极推进 AI原化与智能化转型过程中，临融业特有的“三隔离”强监管要求，这导致以下痛点：数据治理与合规性盾：办公、业务、训练云的严格隔离与 AI 技术所需的跨域数据融合训练之间存在冲突，影响控模型迭代和客画像精准度。数据资产管理体系缺失：AI 资产来源分散，缺乏统接与管理标准，导致“静态孤岛”和资产利率不40%。技术研发与业务系统割裂：AI 研发平台与银核系统技术栈差异显著，模型部署周期，智能客服响应延迟，削弱了 AI 对业务增的赋能。全命周期治理能不：模型版本管理、溯源审计、权限控制等功能分散，难以形成闭环管理。技术底座成本与敏捷性失衡：模型交付物缺乏云原统管控，模型推理资源调度效率低，AI 运维成本占超 30%。该 商 业 银 借 助 OpenCSG 的AgenticOps 体系中的 CSGHub 平台，构建了“多站协同 分级管理 安控合规”的模型资产平台体系：分级站架构破解跨流转：部署办公（预审评测）、业务（产管理）、训练云（模型训练）三级站，通过 ECC 加密通道实现合规审批后跨同步，将跨流转效率提升 83%，预减少 90%，满融级安全隔离要求。多源资产整合，终结碎化管理：持 Hugging Face、魔搭、本地硬盘等多源模型键导，并动补全元数据（如参数量、险标签），建标准化治理中枢。全命周期闭环，提效研发部署：集成 DevOps 流线，实现容器镜像动化部署、沙箱在线评测、版本智能回滚，打通从研发到产的全链路。扩展容器镜像与 Helm Chart 管理：规划与内 Artifactory 集成，持模型相关镜像与 Chart 集中管理，实现推理环境动化部署与键上线。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”30OpenCSG 企业书2025客收益资产交付效率幅跃升：建分级同步机制后，模型跨流转时效从5 天压缩 2 小时内。模型复率显著提：预训练模型可被多个团队订阅使，减少重复训练，资源节省30%。实现全链路合规管控：落地上传审批-权限分级-志审计的闭环体系，全满内信息安全标准。CSGHub 的落地为该商业银带来了显著成效，有撑了其 AI 原转型战略：平台化资源管理：实现了模型、数据、镜像的跨域集中管控与动化命周期管理，资源利率提升 30%，运维预减少 70%。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”31OpenCSG 企业书2025CASE 3融软件：零流程侵的 IDE 智能编码OpenCSG解决案核挑战客户:金融-头部金融软件公司国内头部融软件公司，专注于银、保险核系统开发，临以下研发痛点：研发效率瓶颈：复杂业务逻辑（如交易清算、控模型）开发耗时占超60%，初级程师独完成耗时过。合规适配成本：需频繁调整代码以满融业严格的安全规范（如国密算法、审计志），适配易出错且成本昂。员能差异：初级程师代码返率达 35%，影响项交付稳定性；级程师需投 30%精指导初级员，导致精分散，架构优化滞后。该 融 软 件 公 司 部 署 了 OpenCSG 的 CSGShip CodeSouler AI 代 码 成 平台，并针对融业特性进深度适配，实现了零流程侵的创新提效：零流程改造：平台直接集成现有IDE，需改变开发习惯或团队协作模式，开发员可缝使 AI 辅助编码。合规校验：内置融业规范库（如国密算法、审计志模板），能实时检测代码安全性并动修正，确保代码合规性。精准代码成：基于需求档动成核模块代码（如付清算接口、险策略计算），覆盖“修改 新增”场景，持复杂业务逻辑的快速实现。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”32OpenCSG 企业书2025客收益研发效率突破性提升：AI 覆盖 38%的代码成场景，开发员均使 AI 辅助编码4.1 次，直接研发时减少 40%，整体研发效率显著提升。代码质量标准对标：AI 成代码可性达到 88%以上，缺陷密度与中级程师持平（5.83/千），且实现零安全漏洞。合规适配成本优化：内置融业规范库（如国密算法、等保三级）实现代码动合规校验，幅减少了适配成本。仅通过 1 个的实战验证，CSGShip CodeSouler 在不改变客原有协作模式的前提下，取得了显著的研发效能突破：团队协作与成本优化：级程师指导初级员的频次降低，节省了 30%的跨级协作时间，资源得到更优化配置。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”33OpenCSG 企业书2025政务治理与区域数字经济CASE 1信部：模型服务平台OpenCSG解决案核挑战客户:政务 国家部委在数字化转型的浪潮中，信部临的主要挑战是如何效整合技术提供与需求的资源，实现数据集、模型、应场景等关键要素的快速匹配与服务创新。传统的对接式耗时耗，难以满快速变化的市场需求。基于CSGHub搭建了模型服务平台，平台包含了数据集、空间、模型、应场景、具和章六个维度的服务内容，使得信部可以借助外，使技术提供和需求上传服务和需求，快速丰富平台内容，实现资源的即时共享和智能匹配。客收益提匹配效率：缩短技术与需求匹配的时间，加快项进度。增强资源利：最化利平台上丰富的数据集和模型资源。促进创新协作：通过平台促进业内的技术交流和协作创新。保障数据安全：在确保数据安全的前提下，实现资源共享和能提升。34OpenCSG 企业书2025CASE 2宜昌点军区：区域算供应链与态平台OpenCSG解决案核挑战客户:政务 区域政府宜昌点军区作为区域数字化转型的重要推动者，在推动产业升级和数字经济发展过程中临以下核挑战：算资源分布不均：性能算集中在线城市，导致本地企业获取成本昂，且难以有效利。AI 算供需盾突出：随着 AI 技术应的激增，算需求呈爆发式增，现有区域内的算资源难以满益增的需求。传统产业升级受阻：缺乏充的算撑，使得传统企业的数字化转型进程缓慢，制约了区域经济的创新发展。AI 态协同薄弱：开发者与企业实际需求之间存在脱节，智能体（Agent）的开发槛、落地应困难，阻碍了区域 AI 态的健康发展。OpenCSG 为宜昌点军区提供了点军算供应链平台，该平台采“开源 商业化”双轮驱动的技术架构，并核依赖 OpenCSG的 AgenticOps 体系，整合了 CSGHub、CSGShip、AgenticHub 和 CSGAIO(StarAIO)全系产品，旨在全解决上述挑战：统算与资产管理：通过 CSGHub平台集中管理模型、数据和代码等数字资产，有效整合了分散的算资源，降低了本地企业获取性能算的成本。同时，深度集成 OpenCSG 社区态，实时推荐优质模型与数据集。智能任务协同与动化：结合 CSGShip和 AgenticHub，平台实现了研发任务、的动化拆解与执。通过智能任务分解和代理协同，显著降低了智能体的开发槛，促进了区域 AI 态的协同发展。AgenticHub插件还能实现智能动化，替代完成重复性操作，提升效率。安全可控的本地化部署：CSGAIO 提供了软硬件体化的本地化部署案，确保了企业数据安全，并持国产化服务器适配，满了模型训练的本地化和安全合规需求。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”35OpenCSG 企业书2025客收益效率与性能幅跃升：平台的引使算利率提升了80%以上，异构算调度响应时间缩短毫秒级，有效持了实时 AI 推理任务，极地提升了整体运营效率。显著的降本增效：企业算使成本降低了40%。预计未来将吸引100 AI 企业在当地落地，并在五年内创造超百亿元的数字经济产值，带动2000 就业岗位，为区域经济发展注强劲动。繁荣的 AI 态共建：平台成功构建了“算 游戏/政务”等多个特产业集群，并联合多家企业共同建设开源社区，促进了区域 AI 技术的交流与合作。宜昌点军区算供应链平台的成功实施带来了显著的经济和社会效益：提升社会服务能：政务服务效率提速30%，助宜昌成功选国家中小企业数字化转型试点，为区域治理能现代化和营商环境优化提供了强撑。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”36OpenCSG 企业书2025运营商与通信行业CASE 1中国联通：模型与代码体化效能OpenCSG解决案核挑战客户:通信 中国联通缺乏直接管理模型的功能，同时传统的SaaS服务法满客对产品完全掌控的需求。此外，现有的LLMOps流程仅持固定模型，缺乏对多种模型切换的灵活性。最后，模型和数据及安全合规性法得到保障。全模型管理：可以管理模型、数据集与代码仓，持上传的模型数据集，提供多种式对数据进管理。持多种部署式，联通对平台完全主可控，持多种模型的切换，满灵活部署和数据管理需求。提供动 审核的安全合规检测机制，实施模型与许可证合规性检查与溯源。客收益流程整合：中国联通通过应CSGShip平台，缝整合了传统的DevOps流程，提升了代码审理的效率。效率提升：在代码审理实现了平均三倍的效率提升，显著加快了开发流程。服务持：实现了Gitlab的7*24小时免费服务持，确保了服务的稳定性和可靠性。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”37OpenCSG 企业书2025CASE 2运营商：AI 资产集中治理与协同OpenCSG解决案核挑战客:通信 运营商公司作为通信业巨头，该运营商公司临以下严峻挑战：模型技术迭代慢：模型难以持续优化，法快速适应多变的业务需求。数据管理混乱：海量数据分散，数据孤岛严重，影响精准营销和服务。智能体系统滞后：智能代理和业务应更新慢，集成度低，导致协同效率低下。数字化转型成本：新技术整合和系统维护投巨，增加了运营成本和转型难度。OpenCSG 引 AgenticOps 体系，并部署 CSGHub 平台，为运营商公司提供了全的解决案：AI 资产集中管理：通过 CSGHub 的Git 架构和件存储技术，实现了模型、数据集、代码等 AI 资产的集中化管理和全命周期追溯。跨域协同共享：CSGHub 持部间灵活共享 AI 资产，提升开发效率和资源利率。在线开发与快速部署：提供完整的SDK 和 REST API 接口，持 AI 应的在线开发、测试和键部署，加速应迭代。客收益效率与资源利率双提升：AI 应开发效率提升20%以上，算资源利率提升30%以上。运营成本显著优化：每年节约重复建设成本超百万元。数据安全与合规保障：实现资产全链路溯源，数据泄露险降低90%。内部态构建：内部资产社区上线模型超 1000 个，跨部协作效率提升40%。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”38OpenCSG 企业书2025医疗与健康领域CASE 1医疗：预训练 业语料治理OpenCSG解决案核挑战客户:医疗 医疗领域科技公司医疗领域科技公司在推进智慧医疗服务平台的建设中临挑战：需要将研架构与医疗模型研发相结合，实现智能问诊、动处分析和医疗知识检索等创新应。需要在医疗AI市场开拓新业务场景，树技术领导和品牌形象。需要探索语模型技术与传统医学知识的最佳结合，形成可规模化复制的经验模式。采 OpenCSG 研的 LightLLM 分布式训练框架，进医疗模型的预训练，确保技术领先。提供数据采集和数据清洗服务，为模型训练提供质量数据持。客收益技术与经验融合：实现智能技术与传统医学专家经验的度融合，促进机协同诊疗新模式的形成，推动了智慧医疗业的变发展。效率提升：随着医疗模型的应规模化落地，医疗服务供给侧效率倍增，患者享受到更优质、均等的智能化诊疗服务。业领导者地位：基于项成果，持续打造向全科医疗的医学认知智能，确在医疗AI领域的领导者地位。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”39OpenCSG 企业书2025工业制造与能源CASE 1新能源：多模态模型（选信通院2023模型落地应案例集）OpenCSG解决案核挑战客户:工业制造-新能源企业单晶硅产是光伏新能源领域的核业务及相关设备材料，也是光伏太阳能发电板的主要组成部分，单晶硅的产能直接影响光伏新能源领域的发展速度及新能源光伏发电的电输出能，而中国的硅产能占到了全球97%以上。国家“四五”规划更是要求太阳能、能等可再能源在全社会电增量占超过50%。近年光伏年新增装机容量同增均达60%左右，这些对单晶硅的产能需求创造了极的市场空间。ISM多模态模型通过单晶硅产中的视觉数据、艺数据及设备实时运况数据（温度、压、氧含量、氩、拉速等等上百个数据），实时分析判断当前产情况，判断艺数据，并反向指导动化设备的控制流程，实现了单晶炉全动化拉晶的技术突破。客收益员需求减少：动化程度的提升减少了30%的员需求。动化率提升：产流程的动化率提了20%。产能增加：整体产能增加了13%。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”40OpenCSG 企业书2025CASE 2国产芯公司：芯全链路管理OpenCSG解决案核挑战客:业制造-AI芯设计公司某领先的 AI 芯设计公司，在构建其研 AI 芯及全栈解决案时，临以下核挑战：芯-模型协同复杂度：不同型号 AI芯（推理卡、训练卡）的指令集差异，导致模型编译适配耗时且复杂。私有化部署限制：芯研发数据的极保密性要求，使得云端托管案法满，急需本地化部署案。动化能不：动调试模型参数与芯配置效率低下，难以撑规模并发测试与性能调优。态碎化：缺乏统平台来整合芯驱动、模型管理及性能分析具链，导致跨团队协作低效，研发周期、成本。该芯公司选择 OpenCSG AgenticOps体系中的 CSGHub 平台作为核具，构建了“芯设计全链路 AI 治理体系”，解决案包括：私 有 化 部 署 与 芯 深 度 适 配：CSGHub 持在客研芯集群上本地化部署，并提供芯指令集扩展接口，实现模型编译的深度优化。多架构统管理：平台兼容客某系列 AI 芯的多版本指令集，持键切换芯类型，显著降低了多架构适配成本。API 驱动动化：通过 RESTful API接口，实现芯参数批量配置、模型编译任务分发及性能数据动采集，提升了动化能。开源态协同：依托 CSGHub 社区，联合芯商共建插件态，加速了国产芯具链的标准化进程。中界与持：提供全中操作界和 API，降低了团队的使槛，并适配芯参数配置需求。41OpenCSG 企业书2025客收益模型管理效率幅提升：实现了模型批量操作效率的显著提升，操作成本有效降低，模型版本管理与标签分类流程得到全优化。研发数据安全可控：所有研发数据实现全本地化存储，并实现全流程数据加密覆盖，保障了数据在传输、存储及销毁环节的安全性。团队协作效能增强：跨部协作效率显著提升，需求响应速度明显加快，加速了研发进程。CSGHub 的效落地为该芯公司带来了多显著效益：综合成本优化：服务器资源利率得到提升，私有化部署案有效减少了云端算出，运维复杂度和综合成本得到有效控制。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”42OpenCSG 企业书2025教育与科研CASE 1校合作：质量中数据驱动的基础模型OpenCSG解决案核挑战客户:教育-中国人民大学高瓴人工智能学院（RUC-GSAI）中国学瓴智能学院（RUC-GSAI）在开发开源基础模型时，临语模型（LLM）训练中的普遍挑战：质量中数据稀缺：学术界难以获取业界精细清洗的 TB 级质量中语料库，限制了模型能天花板。数据效率要求极致：学术实验室算预算有限，法“堆数据”提升性能，必须寻求数据效率最化。模型训练“箱”问题：业界模型训练过程和数据构成不公开，阻碍了学术研究的深分析和技术复现。质量中教育数据引擎：将 OpenCSG的 Fineweb-edu-chinese-V2.1 数据集（420B tokens）作为核中语料。该数据集通过基于模型的打分器进“教育价值”评估，去除噪，并进档级去重，确保了质量、纯度、规模与多样性。创新训练架构与效程实现：采DeepSpeed ZeRO-2 FlashAttention-2 bfloat16 训练框架，实现 MFU 达51.57%，较基线提升 30%。同时，完全公 开 数 据 配 与 28K 上 下 checkpoint，推动开源协作。多 源 数 据 动 态 混 合 与 课 程 学 习：将OpenCSG 数据与英数据、代码数据、数学数据及合成推理数据进动态混合，并在达 27 个阶段的课程学习中精调度语料例。43OpenCSG 企业书2025客收益极致的数据效率：YuLan-Mini 仅使 1.08T tokens 数据量，就在多个基准上达到了顶尖性能，其数据效率是同等规模竞品模型的10 倍以上。卓越的模型性能：在 GSM8K、MATH-500、HumanEval 等个关键基准测试（尤其在数学和代码领域）上，YuLan-Mini（2.42B 参数）表现全超越了众多参数量更、训练数据更多的模型。推动开放科学的典范：YuLan-Mini 项不仅发布了性能的模型检查点，更完全公开了训练数据构成和技术细节，为全球 AI 研究社区提供了可复现、可借鉴的效训练范本，有推动了 AI 领域的开放与协作。YuLan-Mini 模型在有限学术资源下取得了突破性成果，充分验证了质量开源数据对提升模型性能的关键作：04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”44OpenCSG 企业书2025CASE 2顶尖开源AI研究团队：OpenBMBOpenCSG解决案核挑战教育 顶尖开源AI研究团队在语模型从“更”转向“更优、更效”的趋势下，OpenBMB 团队在推出端侧模型 MiniCPM4 时临三核挑战：资源瓶颈：如何在仅使业界主流模型约 22%的训练数据量（8T tokens）情况下，训练出性能媲美甚超越36T tokens 级别模型的 8B 端侧模型数据密度不：互联上的海量语料中，噪和低价值信息占据多数，亟需效“淘”，构建知识密度、逻辑性强的训练集。中能保障：作为双语模型，必须在 C-Eval、CMMLU 等中核能评测中保持顶尖表现，而质量、多样化的中开源数据极度稀缺。OpenBMB团队构建了 UltraClean 数据程系统，实现从数据验证到数据精炼的全闭环管理：效验证闭环：提出“两阶段退微调”策略，1B 基座模型在退期融候选数据集，通过 ScalingBench 快速评估数据质量，将验证成本从 1200 GPU 小时降 110 GPU 小时；在此过程中，OpenCSG 提 供 的 Fineweb-edu-chinese 语料成为显著提升模型性能的“种数据”，为后续规模语料筛选提供质量基准。数据精炼管线：基于已验证的质量种数据（含 OpenCSG 数据）训练轻量级fastText 分类器，在 GPU 服务器上效处理万亿级 token；采迭代训练机制，不断反哺新样本提升分类器精度，最终产出知识密度的 UltraFineWeb-zh中数据集。端侧推理优化：研发 InfLLM v2 可训练稀疏注意机制，在预训练阶段即学习稀疏推理能；构建 CPM.cu 推理引擎与FR-Spec 频 词 推 测 解 码，依 托OpenCSG 清洗语料精确统计中频词表，将草稿成速度提升 4 倍。45OpenCSG 企业书2025客收益中性能显著提升：基于 UltraFineWeb-zh 训练的 MiniCPM4 在 C-Eval、CMMLU 上平均分较仅其他中数据集的模型提升 1.98 个百分点，在激烈的评测竞争中占据优势。推理性能幅优化：在 Jetson、RTX 4090 等硬件上，上下推理速度与效率均优于同类模型，尤其在中场景中表现突出。期协作与态价值：OpenCSG 质量中语料库的持续迭代，将与 MiniCPM 系列形成“质量数据 更强模型 推动数据法进步”的正向循环，降低 AI 技术槛，推动国产端侧 AI 的创新落地。04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”04垂直业实践案例：智能体如何真正“做成事”46OpenCSG 企业书2025Web3 与开发者生态CASE 1港数码港：本地版“HF Web3”OpenCSG解决案核挑战客户:WEB3-香港数码港缺乏本 AI 平台：本开发者普遍依赖海外平台（如 HuggingFace）进模型获取与部署，技术和数据掌控权受限。AI 与 Web3 脱节：AI 技术与区块链基础设施缺乏深度结合，法形成效、可信的创新态。社区参与度不：缺少个由本社区驱动、能够共同治理与推动技术迭代的平台，导致本地创新态碎化。本地AI 模型与具集成：基于 OpenCSG的 CSGHub 平台，构建本地化 AI 模型仓库，持模型、数据集、代码和 AI 应的站式托管与管理，提供多模态模型、推理 API 及开源开发具。Web3 基础设施融合：借助 Web3 底层架构，将区块链存证、智能合约、去中化存储与 CSGHub 的资产管理能结合，实现模型与数据的可信流转和动化激励结算。社区驱动治理：借鉴 OpenCSG 社区的运营模式，确保本地成员参与平台的技术迭代、数据治理与收益分配，形成主可控、持续演进的本地 AI Web3 态。客收益技术与数据主可控：通过 CSGHub 和 CSGShip 提供的本地部署与开源持，港本开发者可完全掌握模型、数据和代码的管理权，降低对海外平台依赖。态协同效：AI 与 Web3 的深度融合幅提升了数据与模型的安全性、透明度与可追溯性，持跨团队、跨业的效协作。本竞争提升：社区驱动模式加速 AI 创新落地，助港在全球 AI Web3 融合领域形成差异化竞争优势。企业落地指南：05从模型到智能体的实操路径05企业落地指南：从模型到智能体的实操路径在智能化转型的起点阶段，企业可通过 AgenticHub 平台，通过自然语言快速试用并一键完成业务驱动的智能体搭建，实现从“想法”到“可用原型”的高效落地。业务人员无需编程即可完成智能体创建、配置与验证，大幅降低 AI 应用门槛。借助自然语言交互能力，用户仅需输入业务目标或任务描述，系统即可自动解析意图并生成智能体配置，实现从一句话到可执行 Agent 的快速转化。内置行业模板与插件生态，支持调用数据分析、知识检索、API 接口等工具，满足不同业务场景下的智能化需求。与 CSGHub、CSGShip 平台深度融合，支持模型、数据与权限统一管理，实现开发、运行与运维的一体化闭环。支持知识问答、流程自动化、数据分析、多智能体协作等多场景应用，构建可复用、可扩展的智能体生态体系。48OpenCSG 企业书2025在 AgenticOps 的法论与平台具加持下，企业要实现从传统模型调到智能体协同作的跃迁，并遥不可及。企业从模型“试”走向 Agent 规模部署，并蹴而就，而是个由点及、由浅深的演进过程。基于已有项落地经验与客反馈，OpenCSG 提出以下五阶段落地路线图，帮助企业以更低试错成本完成 AI 产重构：企业首先需盘点自有数据资源，构建具备业务属性的高质量数据集，并依托CSGHub 平台托管、版本管理与训练定制专属模型，确保基础能力自主可控。利用 CSGHub 的模型托管与管理能力，上传并管理企业自有数据集，结合开源模型进行迁移学习与微调。构建专属垂类模型库，涵盖文本生成、图像识别、多模态感知等基础任务。支持版本控制、数据对齐、性能评估等全过程 DevOps 能力。阶段 2：构建私有资源管理平台（CSGHub 托管专属模型）五步转型路径阶段 1：快速试用与智能体搭建（AgenticHub 智能体中心）05企业落地指南：从模型到智能体的实操路径49OpenCSG 企业白皮书2025通过平台提供的标准 API 与 webhook 能力，智能体可无缝接入企业已有业务系统（如 ERP、CRM、OA 等），并联动流程自动化平台，实现跨部门跨系统协同。所有 Agent 均支持 RESTful API 接入，便于嵌入现有 ERP、CRM、MES、政务平台等业务系统。结合 DataFlow 工具，实现上下游数据联动、链路追踪与任务闭环。支持与企业内 RPA、流程引擎无缝协同，构建自动化 AI 工作流。阶段 4：对接业务系统（API 集成/自动化工作流）模型与 Agent 能力并非静态产品，而是伴随企业知识与场景演进的“持续成长体”。OpenCSG 鼓励客户将领域经验与数据以模块形式贡献至社区，在共享中促进能力升级，实现从“模型使用者”到“生态共建者”的角色跃迁。鼓励企业将已落地 Agent 模板、流程组件通过 OpenCSG 社区开源共享。社区开发者可基于已有模板进行创新迭代，反哺原始方案演进。形成“企业实践开源共享共创升级”的持续优化闭环。阶段 5：持续优化生态（社区贡献反哺模型迭代）在具备初步模型能力基础上，企业可使用 CSGShip 提供的可视化 Agent 构建与流程编排工具，结合提示词、业务规则与插件组件，快速构建场景化 Agent，如客服助手、合规审计 Agent 等。基于 CSGShip 平台，无需大量代码即可通过拖拽组件、配置流程快速搭建智能体。每个 Agent 可绑定大模型、API 工具、函数调用、知识库等模块，具备感知-认知 执行闭环能力。适用于财务审计、文本生成、问诊分析、调度管理等具体场景。阶段 3：开发垂直场景 Agent（CSGShip 可视化编排）06未来展望：AI主化进程06未来展望：AI主化进程51OpenCSG 企业书2025在企业全迈向智能时代的过程中，OpenCSG 不仅关注“AI 能做什么”，更致于“如何让每个企业都得起、得好 AI”。我们正处于 AI 主化的关键转折点，未来的企业级 AI 将不再是少数科技巨头的专属资源，而是种通、平权、可控、可持续的数字能。1.技术愿景：人人可用的企业级 AI 操作系统OpenCSG 致于构建“开源优先、AI 原”的模型基础设施，通过 CSGHub（模型资产平台）与 CSGShip（Agent 流线平台）组成的“双引擎”，逐步演化为企业主可控的 AI 操作系统。01模型可性提升：通过 Fineweb-Edu-Chinese 等质量语料和轻量化模型，解决小企业、边缘设备难以加载模型的问题。02智能体普及化：推动 CSGShip 作为智能体的“搭积木式”开发平台，降低业务场景智能化改造的槛。03AgenticOps 程体系：将 Agent 构建、部署、调标准化流程嵌企业DevOps 链路，助 AI 程能成为基础能。最终标是：OpenCSG正在打造企业通的“模型 Agent”运平台，让每个组织都能拥有的“私域 AI 核”。2.生态共建：打造“平台 社区 企业”共振引擎AI 的真正变，从来不是家企业的闭造，而是整个社区态的开放共建。OpenCSG 的成功，源开源模式的开放性，也仰赖社区与产业的协同驱动。OpenCSG 始终坚持“平台为基、社区为魂、企业为体”的三位体战略：01社区驱动，形成内容轮：平台聚合超 120,000 个模型资产，吸引 300万 开发 者 参 与 贡 献，形 成 强 内 容 态。从 FineWeb-Edu-Chinese 到SWEBench 全球前 11 的代码智能体，从政务标注数据到医疗问答知识库，数万名开发者通过社区共创，推动模型与 Agent 持续进化。02上下游协同，推动芯软融合：与昇腾、寒武纪、天数智芯、NVIDIA 等主流芯商完成适配对接，持分布式部署、模型裁剪、异构调度，推动算国产化与利率最化，赋能更多企业完成从推理加速到本地部署的能闭环。06未来展望：AI主化进程52OpenCSG 企业书202503标准制定，引导业范式：作为国产开源社区标杆，参与模型托管标准、智能体流线治理等基础标准制定，为业提供通参考框架。OpenCSG 不只是“代码的聚合平台”，更是“程法的孵化器”、“产业实践的验证场”。这种以开放驱动创新、以协作积聚量的态结构，才是推动 AI 普惠化真正走得远、落得实的根本保障。3.社会价值：推动 AI 普惠与基础软件自主化AI 主化不仅是产业命题，更是国家战略。在数据要素市场化、东数西算、国产替代、主可控等多重政策加持下，OpenCSG 正主动承担开源基础设施的建设者，贡献社会性价值：01降低技术槛：然语操作、可视化编排、托管式平台极降低了模型应槛，让 AI 从“专家专属”变为“业务协同”。02助国产替代：CSGHub 被称为“国内 HuggingFace 替代案典范”，填补了国产基础模型仓与智能体系统缺口。03保障数据主权：私有化部署、权限审计、本地模型训练，帮助企业符合益严格的数据合规与络安全标准。04持教育科研：通过开源数据集与校合作机制，推动质量中语料成、语义理解基准测试、Agent协同法论等多科研突破。4.践行技术向善：发起长江数据基金会，构建普惠数字未来OpenCSG 坚信，AI 不应只是产业升级的具，更应是社会进步的公共资源。这理念的集中体现，便是江数据基会的成。在数字经济加速发展的背景下，数据已成为推动技术进步和产业升级的关键要素。然而，数据标准不统、资源分配不均以及国际协作不等问题，也在限制技术的普惠与可持续发展。06未来展望：AI主化进程53OpenCSG 企业书2025为回应这挑战，2025 年，江数据基会在江之畔正式启航。该基会是家中国、向全球的数据开源与公益基会，由宜昌市点军区政务服务和数据管理局指导，OpenCSG、联想、中建三局、国科开源等多家业机构及企业联合发起。其以“数据 开源 智能”为核驱动，旨在构建全球共享的开源数据平台，推动模型技术在教育、医疗、可持续发展等领域的创新应，最终构建个可信、普惠、可持续的数字未来。作为核发起之，OpenCSG 将为基会注其深厚的技术底座与国际化开源协作络，包括平台汇聚的 10 万 质量 AI 模型和庞的开发者态，共同推动数据标准化、互操作性与跨境流通。基会的使命聚焦于五向：SCAMPERMIND MAP数字素养与能力提升行动全球开源数据平台建设12345AI 模型公益孵化与托管标准与治理研究全球合作网络建设江数据基会不仅是 OpenCSG 社会价值实践的重要载体，更是中国开源量走向世界、参与全球数字治理的关键步。它标志着 OpenCSG 的使命从“技术赋能”迈向“价值共创”，真正致于让技术服务于每个。共建邀请0707共建邀请55OpenCSG 企业书2025技术命的终点不是替代类，而是让每个企业、每个组织都拥有平等对话未来的能。在这场波澜壮阔的智能化浪潮中，OpenCSG 愿做那个最可靠的“传神者”我们传技术的“神”，赋予冷冰冰的算法以业务的灵魂；我们更传产业的“神”，将前沿的AI能转化为实实在在的产。我们深知，真正的变不在于拥有多么尖端的技术，而在于能否让技术真正为所、为所惠。因此，我们选择开源共建的道路，打磨CSGHub与CSGShip这样的平台，不是为了构建技术的巴别塔，而是为了铺就条通往智能时代的普惠之路，与万千开发者、企业伙伴共筑技术平权的坚实基。这条路阻且，但则将。每个微小的贡献，都在推动世界向前。我们真诚地期待您的加，成为这个伟历程的部分：共建模型与具：参与模型研发、数据治理、Agent 构建等作，同打磨适配产业场景的通能。共建开源态：围绕 CSGHub/CSGShip 等平台，参与数据集上传、模型发布、评测具完善等态共创。共建治理机制：共同探索模型合规性、知识产权保护、数据安全等开源治理议题，打造可信AI环境。共建产业落地：携推动模型与Agent在运营商、融、政务、制造等千百业中的实际部署与价值释放。未来的AI时代，不应由少数定义，而应属于每个参与构建它的你。如果您关注模型可控性、AI资产治理、国产化算协同或中开源基础设施建设，欢迎与我们联系，起构筑属于未来的 AI 主权与创新能。与我们同，让未来，触可及。联系我们商务合作:简历投递:媒体合作:投资关系:08

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鼎帷咨询：英伟达人工智能发展战略研究报告（2025版）（162页）.pdf

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2025-10-29 162页 5星级

人工智能行业周报（25年第43周）：OpenAI推出AI浏览器DeepSeek发布开源DeepSeek~OCR模型-251028（11页）.pdf

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告证券研究报告|20252025年年1010月月2828日日优于大市优于大市人工智能周报（人工智能周报（2 25 5 年第年第 4343 周）周）.

2025-10-29 11页 5星级

郎瀚威will：2025年OpenAI Atlas测试报告（二）（51页）.pdf

OpenAI Atlas 测试报告（二）2025.10.24郎瀚威猫猫头AIwatch.ai2aiwatch.ai 01目录09测试4：创业公司融资调研02关于作者10测试5：查看日历预订餐厅03测试.

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人工智能行业专题：海外大厂云周期复盘及现金流分析-251027（47页）.pdf

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容20252025年年1010月月2727日日人工智能行业专题：人工智能行业专题：海外大厂云周期复盘及现金流分析海外大厂云周期复盘及现金流分析证券分析师：熊莉.

2025-10-28 47页 5星级

腾讯：2025《中小企业AI实战指南》官方解读报告（41页）.pdf

中小企业AI实战指南用智能杠杆实现降本增效与模式创新分享嘉宾：求思咨询业务总监 吴勇目录 Menu01.AI重构商业，中小企业破局的关键信号02.场景如过江之鲫，从何处开始03.中小企业AI觉醒的最佳.

2025-10-27 41页 5星级