从一项 AI 能力，走向一条业务流程
AI 基础 2：业务流程（AI Foundations 2: Business Processes）承接概念与工具，关注怎样让数据、系统和人的判断协作。单次回答的质量只是其中一环；资料是否可靠、工具怎样交接、谁有权执行、结果怎样复核，同样决定流程能否运转。
建议的阅读顺序
先读从规则自动化到智能流程，认识触发、条件、动作和反馈，再比较无代码与 AI 辅助编码。接着读数据管道和服务选型：工作流的能力受资料质量、服务依赖、接入方式和维护条件影响。
随后了解业务 Agent的目标、规划、工具、记忆与接管，再用可信 AI 框架检查监督和责任。这些条件建立后，再进入按意义连接业务知识的部分。
语义检索、RAG 与 MCP 怎样相连
向量数据库与语义搜索解释资料怎样表示与查找；RAG说明怎样把检索到的资料带进回答；MCP 与 API说明应用怎样连接外部工具和系统。检索、生成与执行各有职责，任何一个都不能自动保证其他环节正确。
之后比较智能与能动性，讨论行动效果与人的责任；再认识 MoE 混合专家模型，区分模型内部的稀疏专家、多模型选择与多个 Agent 的协作。综合练习把前面知识放进一条有评价指标和治理安排的业务流程。
综合讲解与实际演示
综合内容按真实阶段分成两篇：工作流映射与组织知识先解释流程、隐性规则、本体和运行框架；工具连接与票据整理 Agent继续 API、MCP、图像与 3D 示例，最后完整呈现票据项目的指令、执行、询问、失败和修正。
讲义与口头文字分别保留，便于比较概念与实施。示例不等于本站提供了这些自动化服务，也不把工具提示“完成”当成结果正确的证据。
可信 AI 的参考全文怎样读
理解可信 AI 导读之后，可以按顺序阅读《可信 AI 伦理指南》的框架、原则、要求与方法、评估清单和应用例子与术语。五篇共同覆盖 2019 年版的实质知识正文，阅读时留意历史政策和预测。
另一份广岛 AI 行为准则全文聚焦先进系统开发组织的十一项行动，再接回阅读反思。两份文献都纳入本门的同一阅读目录，中文译文附有版本、原文、许可和改动说明。
资料状态与缺口
本目录有 21 篇阅读：15 篇主体阅读来自 14 个可用单元，其中综合讲解拆为两篇；另有 6 篇独立参考译文，包含两份文献的实质正文。伦理定义配对练习缺少实际题表，没有创建空白练习或猜测题目。上述两份参考全文已补入；智能与能动性论文目前仅提供导读、配套文字稿及查询链接，未提供论文全文译文。私人答复不公开。尚未取得的后续直播也不计作已翻译。
与第一门完全相同的八份视频文字共用对应完整译文，从相关正文直接跳到章节；本门不同的正文、视频与例子仍分别保留。需要复习概念时，可回到 AI 基础 1：概念与工具。
完整中文译文
阅读目录
- 01
从规则自动化走向 AI 工作流，理解触发、条件、动作与反馈，比较固定流程、模型判断和 Agent 的职责与监督边界。
1 份配套文字稿 · 2.1 千字中文 - 02
认识无代码、低代码与 Vibe Coding 的差别，比较界面生成、流程连接和代码维护，理解原型、正式应用与验证责任之间的距离。
知识译文 · 1.4 千字中文 - 03
理解 AI 数据从收集、清理、转换、存储到使用的管道，比较处理工具、质量检查、检索与长期维护，连接可靠输出的资料条件。
3 份配套文字稿 · 2.5 千字中文 - 04
认识 AI 服务供应链中的模型、平台、工具与应用，比较组织选型、私有资料接入和定制路径，并查阅共用的完整技术文字稿。
3 份配套文字稿 · 3 千字中文 - 05
理解 AI Agent 怎样结合目标、规划、记忆与工具执行多步业务任务，比较工作流与自主行动，并明确监控、权限和人工接管。
1 份配套文字稿 · 2.2 千字中文 - 06
比较可信 AI 的伦理原则与框架，理解尊严、公平、隐私、透明和问责怎样进入设计、采用与监督，而不只停留在口号。
1 份配套文字稿 · 2.3 千字中文 - 07
2019 年可信 AI 伦理指南中文译文：解释合法、合乎伦理与稳健三项组成，以及从基本权利、原则走向七项要求和评估清单的整体框架。
参考译文 · 4.4 千字中文 - 08
从人的尊严、自由、民主与平等，理解尊重自主、防止伤害、公平和可阐释性，保留原则冲突、预测性警务及救济的原文论证。
参考译文 · 3.9 千字中文 - 09
完整翻译可信 AI 的七项要求与技术、非技术实现方法，说明人的监督、稳健安全、隐私、透明、公平、社会环境福祉及问责。
参考译文 · 6.7 千字中文 - 10
2019 年可信 AI 试用版评估清单中文译文，完整保留七组问题，并说明管理、开发、采购、质量和日常运营怎样协作。
参考译文 · 4.8 千字中文 - 11
翻译可信 AI 指南中的能源、交通、健康与教育机会，个人追踪、隐瞒身份、评分、自主武器及长期风险，并保留完整术语说明。
参考译文 · 5 千字中文 - 12
解释向量数据库怎样保存嵌入并支持语义搜索，沿分块、编码、相似性检索与更新理解按意义找资料的能力和限制。
1 份配套文字稿 · 2.9 千字中文 - 13
理解 RAG 检索增强生成怎样把业务资料带入回答，逐步认识文档分块、检索、上下文与生成，并检查来源、权限和资料更新。
1 份配套文字稿 · 2.6 千字中文 - 14
理解 MCP 是什么、怎样与 API 配合连接工具和资料，区分能力发现、实际执行、权限与编排，澄清协议本身不等于记忆或自主决策。
1 份配套文字稿 · 3.4 千字中文 - 15
从心理测量、认知、具身与情境观点认识智能，再比较自然、生物、人工物和人类能动性，讨论 AI 行动中的目标与责任。
2 份配套文字稿 · 2.7 千字中文 - 16
解释 MoE 混合专家模型的专家、路由与稀疏激活，比较模型内部结构、多模型选择和多 Agent 协作，理解扩展的收益与代价。
1 份配套文字稿 · 3.4 千字中文 - 17
设计一条有具体业务目标的 AI 编排工作流，交代现状、资料、工具、Agent 分工、评价和治理，用流程与证据说明方案如何运转。
实践练习 · 0.8 千字中文 - 18
阅读先进 AI 行为准则，选择一项风险措施，说明它怎样落实到系统生命周期、组织责任与具体工作，并通过公共原文继续查询。
实践练习 · 0.4 千字中文 - 19
2023 年广岛 AI 行为准则完整实质正文中文译文，保留适用范围、七类风险与十一项行动，涵盖测试、报告、治理、安全和数据保护。
参考译文 · 3.9 千字中文 - 20
沿完整讲义与口头讲解认识工作流、自动化和 Agent，把组织经验写成规则与关系，再用票据整理案例理解本体、运行框架和人工反馈。
1 份配套文字稿 · 4.3 千字中文 - 21
跟随 API、MCP、图像与 3D 工具演示，再完整阅读票据整理 Agent 的目标、项目指令、执行、询问、失败和修正过程。
1 份配套文字稿 · 4 千字中文