引子：
国内为什么没有类似 Palantir 的企业？国内的软件企业为什么普遍不成功？这些问题都值得深思。我们来看看 Palantir 是怎么做的，以及有什么可以借鉴的地方。
1、商业模式
Palantir只做大客户，有领域专家做咨询顾问。集咨询、应用层、数据平台等为一体。
核心是懂客户业务，并带来切实可见的业务价值。甚至定价也是一定程度上的效果付费。客单价非常高。
由于商业环境、目标客群等差异，Palantir的商业模式国内的ToB企业是无法复制的。但是其对自己不是"技术供应商"，而是"业务合伙人"的定位，是一种很好的差异化竞争。
国内类似私有化真正成功的模式就是华为，专门做可延续的大企业大项目，而不是陷入到单个小项目的争夺。
尤其是随着大模型技术的发展，大量SaaS企业可能会逐渐转变为Agent as a Service的企业，结果定价模式开始更多的出现，也印证了同一趋势。
2、Agent产品设计
Agent产品一定要有可解释性和可控性。Palantir AIP的产品设计原则，有两个点非常值得借鉴。
- Ontology的每个基础单元（Primitive）均设计为人类操作员与Agent的共同接口。
这意味着人和Agent的认知是对齐的。当工程师在Object Views中查看设备维修记录时，AI代理调用的数据结构完全一致，避免"人看报表、AI读向量"的认知割裂。同时，人工创建的反洗钱规则（如"单日转账超5万需复核"），可直接转化为Agent的决策逻辑，无需二次开发。
- 把AI的自主性边界做成一个可调大调小的"旋钮"，用户可灵活调整。
AIP的Agent控制面板提供细粒度可调的Agent权限和行为配置。这种设计巧妙规避了"苦涩的教训"——随着大模型能力提升，只需调大"自主性旋钮"即可释放更大价值，而非推倒重建。
3、企业大模型落地要点
- 企业大模型落地是一个综合性课题，需要找到业务价值切入点、构建AI基础设施、数据基础设施、数据模型和语义层建设等。
- LLM的价值是解放人力。不会颠覆现有的算法模型和数据架构，只是协助用户更好的利用现有架构，帮助完成一些非关键决策。从Palantir的用例来看，大模型的作用在两个点：
- 数据资料的理解，如产品SKU文档、操作手册。
- 人类交互的简化，如直接理解用户邮件后开启工作流、操作人员直接通过自然语言给Agent反馈。
- 基于以上两个点，来构建自动化工作流，解放大量基础性工作的人力消耗，使员工只需要做关键决策。而真正核心的业务逻辑，例如各类关键算法，如客户案例中的库存再分配模型、异常检测模型、维修成本预测、故障损失预测，其实都是传统的ML算法。
- 数字基础设施建设是前提。可以说Palantir没有Ontology，就没有AIP。几乎所有SaaS、BI等公司的产品都在结合大模型推出新功能。只有Palantir的AIP表现如此突出，是因为Palantir先有的Ontology，深入了企业业务流程。
- 企业大模型落地路径。对于很多企业来说，Palantir的整套方案成本太高，不能照搬。那么企业落地大模型，可以怎么做呢。
- 数据基础设施建设。选择实时化、多模态融合、统一的数据基础架构。实时化和多模态融合是基本要求，从Palantir的用例中就看得出来。统一是为了构建语义层更简单，尤其是统一查询入口和统一元数据。
- 选择合适的切入场景，从LLM的价值点来看，适合高数据密度且高决策频次场景，如设备维护需融合传感器数据、维修记录、配件库存等，且对于大型制造业企业，设备维护任务非常高频。其他还有销售线索发现、客服、订单履约、工单支持、营销等场景。
- 领域语义层构建。一开始不用像Ontology追求大而全，根据选择的切入场景，构建领域语义层，如用户行为语义模型。
- 基于领域语义模型，参考AIP Agent生命周期的7个步骤，开展这个业务的Data Agent建设。
4、AIP Agent生命周期的7个步骤
4.1 识别与定义（Identification & Definition）
◦ 概述：在这一阶段，Palantir的开发者需要明确Agent的目标、功能和所处的环境。这包括确定Palantir将要解决的具体问题、其预期的行为以及它将如何与外部环境进行交互。
4.2 设计与规划（Design & Planning）
◦ 概述：在确定了Palantir的基本定义后，开发者将进入设计和规划阶段。这一阶段涉及Agent的内部结构、算法选择、数据处理流程以及与其他系统的集成方式。
◦ 关键活动：包括架构设计、算法开发、数据处理策略制定等。
4.3 开发与实现（Development & Implementation）
◦ 概述：在设计和规划的基础上，开发者开始编写代码、实现算法并构建Palantir的原型。这一阶段的目标是确保Palantir能够按照设计要求运行，并具备初步的功能。
◦ 关键活动：代码编写、算法实现、原型构建等。
4.4 测试与验证（Testing & Verification）
◦ 概述：Palantir在开发完成后，需要经过严格的测试和验证以确保其稳定性和准确性。这一阶段包括单元测试、集成测试和系统测试等多个层次。
◦ 关键活动：测试方案设计、测试用例编写、测试结果分析等。
4.5 部署与集成（Deployment & Integration）
◦ 概述：经过测试和验证后，Palantir将被部署到实际环境中，并与其他系统进行集成。这一阶段的目标是确保Palantir能够在实际环境中稳定运行，并与其他系统协同工作。
◦ 关键活动：环境配置、系统部署、接口对接等。
4.6 运行与维护（Operation & Maintenance）
◦ 概述：Palantir在部署后，需要进行持续的监控和维护以确保其长期稳定运行。这一阶段包括性能监控、错误排查、系统升级等多个方面。
◦ 关键活动：日志分析、性能调优、故障处理等。
4.7 退役与替换（Retirement & Replacement）
◦ 概述：随着技术的发展和需求的变化，Palantir可能需要被退役并被新的系统替换。这一阶段的目标是确保Palantir的退役过程平稳有序，并尽可能减少对现有系统的影响。
◦ 关键活动：数据迁移、系统下线、新系统替换等。
请注意，以上步骤是基于AIP Agent生命周期的一般框架。
