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RAG 知识库、AI Agent 与 AIEntry 的区别
企业落地 AI 不应该停在知识库问答，也不应该直接陷入 Agent 概念内卷。 AIEntry 用“工作入口”把可信回答、工具执行、多渠道发布和合规审计串成一条可试用、可扩展的路径。
路线
强项
企业落地差异
纯 RAG 知识库
擅长回答资料问题
通常停留在问答，业务动作需要人工接续
传统 RPA
擅长固定流程自动化
入口和知识理解弱，流程变化后维护成本高
AI Agent 平台
强调自主规划和工具调用
企业采购时认知成本高，容易进入复杂集成评估
AIEntry
企业 AI 工作入口
把 RAG、Skill、多渠道发布和审计放进可试用的业务路径
常见问题
企业应该先做 RAG 知识库还是 AI Agent？
建议先把高频知识和业务边界清晰的流程接入 AIEntry。RAG 负责可信回答，Skill 负责授权执行，审计记录负责管理可控，避免只做知识库或只追 Agent 概念。
AIEntry 和传统 RPA 有什么区别？
传统 RPA 偏固定流程自动化，适合规则稳定的后台动作。AIEntry 从自然语言入口出发，先理解问题和知识依据，再在授权范围内调用 Skill 执行业务流程。
为什么企业官网需要同时讲 RAG 和 Agent？
因为客户真正关心的不是概念，而是 AI 能否可信回答、能否办事、能否发布到业务触点、能否被管理审计。AIEntry 用工作入口把这些能力放在同一条落地路径上。