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首先，第二道更深的沟，是从数据拥有跨到数据可用。很多地方自认为数据资源丰富，但落地时才发现，“多”并不等于“好”，更不等于“能用好用”。口径不一、字段不齐、历史数据断档、实时数据接不进来、权限审批层层叠叠、开放共享责任模糊……这些环节只要存在短板，模型就难以真正走出试验阶段。问题往往不在算法本身，而在数据治理的规范程度、共享机制的通畅程度以及责任边界的清晰程度。人工智能局即便设立，如果不能在这些基础制度上形成稳定安排，再先进的模型也很难转化为持续运行的能力。
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其次，所以，AI时代更需要学习，只是学习的内容变了。
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第三，这样，微信与个人Agent的组合就更像是一种可以植根于不同硬件之上的、连接一切的新操作系统，微信的聊天窗口是新操作系统的交互界面，Agents和Skills则会成为新操作系统对应的软件。甚至，这个系统能够按需调用本地硬件和云端沙箱，以最合适的方式完成用户布置的任务。
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