AI Agent Smart Workstation

Szene anwenden

In den Jahren 2025-2026 entwickelte sich das Big Language Model von "Can chat in a dialogue box" zu "Agent" zu "Can call tools, missions, remember context"."Wie man AI in die täglichen Geschäftsprozesse einbettet, damit jeder in jeder Position es tatsächlich nutzen kann."。

Aber es gibt eine große Lücke zwischen Realität und Erwartungen: Das generische große Modell versteht den Geschäftskontext des Unternehmens nicht – es kennt nicht Ihre Produktcode-Regeln, kennt nicht Ihren Genehmigungsprozess und Sie haben kein fünfjähriges Gastgespräch angesammelt. Das Modell mit betriebswirtschaftlichem Wissen zu versorgen, es entsprechend dem Arbeitsfluss des Unternehmens arbeiten zu lassen und sicherzustellen, dass die Output-Ergebnisse überschaubar und überprüfbar sind – das sind die wirklichen Schwierigkeiten für AI bei der Implementierung von Unternehmen.

Die hier beschriebenen Szenen sind für Unternehmen gedacht, die große Modellfunktionen in tägliche Workflows einbetten wollen, um eine AI-getriebene Effizienz zu erzielen.ZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Information Technology Ltd.)Das verfügbare AI Agent Workstation-Bauprogramm stellt keine Offenlegung von Daten für bestimmte Clients dar.

Typische betriebliche Herausforderungen

1. "Endkilometer" zwischen Fähigkeiten und Geschäftsszenen

• Das generische Modell versteht den Kontext des Unternehmens nicht.Das große Modell kann eine reibungslose Antwort auf "Was ist Supply Chain Management", aber wenn Sie fragen "Die Rückgabequote des Kunden von A ist im letzten Monat um 3% gestiegen", kann es nicht auf Ihre Bestelldatenbank und Ihre Rückgabedaten zugreifen, um eine echte Analyse zu geben.
• Business-Wissen ist nicht effektiv organisiertDas Produkthandbuch ist in Conflence verstreut, die Technologie wird im Markdown-Lager von Git gespeichert, und der Standard-Client-Jargon befindet sich in einer Ecke des Flugbuchdokuments. Dieses Wissen ist "unzugängliche dunkle Daten" für Modelle.
• Output ist nicht überschaubarDas Modell kann Illusionen erzeugen – nicht vorhandene Produktparameter fabrizieren, veraltete Prozesse zitieren und unternehmenspolitisch widersprechende Ratschläge geben. In einem kundenorientierten Szenario ist diese Unverständlichkeit fatal.

2. Komplexe Organisation mehrerer Agentenkooperationen und -tools

• Single Ager hat eine DeckeEin Gastservice, Agent, erfordert die Fähigkeit, sowohl auf Wissen zuzugreifen (Produktdateien überprüfen), Datenabfragen (Bestellstatus überprüfen), die Ausführung zu steuern (Rückerstattungen starten) und Entscheidungen zu treffen (Abbuchungen werden erfüllt). All diese Fähigkeiten sind in einen Hinweis eingebettet, dass nicht nur Token extrem teuer ist, sondern die Genauigkeitsrate mit zunehmender Komplexität abnimmt.
• Interaktion des Agenten mit bestehenden Systemen: Agent muss API innerhalb des Unternehmens anrufen, Datenbanken durchsuchen, CRM betreiben - alle erfordern eine sichere Steuerung und Anrufverbindungen, und das Modell kann nicht "frei" sein, um auf sensible Daten zuzugreifen.
• Koordinierter MultiAgent-ZeitplanKomplexe Aufgaben können eine Reihe von professionellen Agenten-Zusammenarbeit erfordern - zum Beispiel "Handling einer Kundenbeschwerde" kann eine Analyse der historischen Aufzeichnungen des Agenten, eine Entscheidungsfindung Agent Urteil Entschädigung Schema, eine Implementierung des Agenten Rollback und Versenden von Entschuldigungsmail erfordern.

3. Fehlen geschlossener Regelkreise für Folgenabschätzung und kontinuierliche Optimierung

• Fehlende Metriken:Agent hat einen schlechten Job gemacht. Was war die Antwort? Wie hoch war die Missionsabschlussrate? Ohne ein quantifizierbares Bewertungssystem wurde AI s Input zum "Roi of Scherdingham" - wissen Sie, es könnte nützlich sein, aber es ist nicht klar, wie sehr es wirklich funktioniert.
• Das Feedback ist gebrochen.: Der Benutzer korrigierte die falsche Antwort für Agent während der Verwendung, aber die Korrektur wurde nicht systematisch gesammelt und zur Optimierung der Modellleistung verwendet.

Programmdesign Thinking

1. RAG + Wissensbasis: Erstellen von Modellen, die Geschäfte lesen

• Quantifizierung von betriebswirtschaftlichem WissenDer Nutzer fragt, das System holt die relevantesten Wissensclips ab und fügt sie als Kontext in die Modellaufforderung ein. Das Modell basiert auf realem Geschäftswissen, nicht auf allgemeinem Wissen in Trainingsdaten.
• Abrufqualität kontinuierlich verbessert: Einbettung der Modellauswahl, Segmentierungsrichtlinien, Abrufsequenzalgorithmen - RAG-Effekte hängen stark von diesen Projektdetails ab. ZhiHua Tech optimiert kontinuierlich die Abruf- und Genauigkeitsraten durch A/B-Tests und manuelles Repräsentationsfeedback.
• Guardrails SicherheitswacheSetzt eine Regel-Engine vor der Modellausgabe - Testet, ob die Ausgabe falsche Produktinformationen enthält, gegen Compliance-Anforderungen verstößt und bei Überschreitung der Agentenfähigkeit eine manuelle Übertragung empfiehlt. Sensible Operationen (z. B. Rückerstattungen, Datenlöschungen) erfordern eine zweite Bestätigung.

2. Funktion Calling + Tool Chain Integration

• Standardisierte Werkzeughülle: Um die Fähigkeiten des unternehmensinternen Systems (CRM / ERP / OA / Datenbank) als standardisiertes Funct / API zu kapseln, ruft Agent nach Bedarf über das Function Calling Protocol auf.
• Behörde und Sicherheitskontrolle: Das Tool des Agenten ruft die gleichen Benutzerprivilegien auf wie die Rechte des Benutzers - Agent kann eine Bestellung überprüfen, aber keine Rückerstattung, und Agents Manager hat funktionale Rechte zur Rückerstattung.
• Mehrstufiges Denken und Missionsplanung: Für komplexe Aufgaben (z.B. "Analyse der Gründe für die Rückgabe von Waren im letzten Monat und Verbesserungsempfehlungen", Agent bricht automatisch in mehrstufige Missionen - Abfrage der Daten zur Rückgabe von Waren Abfrageanalyse der Ursachenklassifizierung der Rückgabe Quest des Top-Problems Quest des Retrieval Improvement Program Quest Berichte. Die Ergebnisse jedes Schritts beeinflussen die nächste Vorgehensweise.

3. Bewertungssysteme und kontinuierliches Lernen

• Multidimensionale Bewertungsindikatoren: Genauigkeit der Antwort, Aufgabenabschlussrate, Benutzerzufriedenheit, durchschnittliche Bearbeitungszeit, Conversion-Rate — eine quantitative Bewertung Baseline erstellen, Effekte ändern mit jedem Modell oder Prompt Update vergleichen.
• Human Feedback Enhanced Learning (RLHF)Feedback von Benutzern zu den Antworten des Agenten, z. B. Lobesbekundungen / Punkte, Fehlerkorrektur, zusätzliche Anweisungen usw., wird automatisch gesammelt und in den Tagging-Prozess eingegeben und periodisch verwendet, um Modelle zu verfeinern oder Prompt zu optimieren.
• Effektanzeige: Das Management bietet Datenunterstützung für AI-Eingabeentscheidungen durch Echtzeit-Kenntnisse über die Nutzung, Genauigkeit, Benutzerzufriedenheit und ROI von Agenten.

Umfang der Systemkapazität

🔹Wissensbasis und RAG-Engine

• Mehrformatige Dokumentenauflösung (PDF/Word/Marktown/Conflence/Flying Book)
• Auswahl und Optimierung der Vektordatenbank (Milevus / Pinecone / Weaviate)
• Mixed Search (Variance Search + Keyword Search + Strukturierter Filter)
• Part-rate policy und Embeding Model Selection und Assessment

🔹Agentenorganisation und Tool Chain

• Agent Workflow Layout Engine (MultiAgent Collaboration + Conditional Branch + Loop)
• Funktion aufrufen Standard Tool Registration und Call Gateway
• Mehrstufiges Reasoning Mission Planning und Implementierungs-Tracking
• Authority Control and Audit Log für Tool Call

🔹 Multi-Modell angepasste Schicht

• Einheitliches Modell ruft Schnittstellen auf, um API-Unterschiede von verschiedenen Herstellern abzuschirmen
• Unterstützen Sie mehrere Modelle wie OpenAI / Azure / General / Man-Speed / DeepSeek
• Modellroute: Auto-Auswahl des besten Modells nach Art der Aufgabe und Kosten
• Fallback-Mechanismus: Auto-Toggle-Backup-Modelle, wenn das Hauptmodell nicht verfügbar ist

Dialog und Schnittstelle

• Integration der Chat-Plattform (Flying Book/Pertor/Soft)
• Web End Independent Dialogue Interface unterstützt Markdown-Render und Code-Highlight
• Kontextgedächtnis und Mehrzyklus-Dialogmanagement
• Fluidausgabe, niedrigerer Benutzer wartet auf Wahrnehmung

• Bewertung und Optimierung der Plattform

• Prompt Version Management und A/B Test
• Beantworten Sie die Qualität automatisch Scoring + manuelle Etikette
• Sammlung und Analyse von Nutzerfeedback
• Verwenden Sie Statistiken und ROI-Panels

Zu erbringende Leistungen

Wertorientierung

• Wissenserwerb hat sich von "Dokumente sehen" zu "Abfragen" verschoben: Geschäftskenntnisse wie Produktparameter, Betriebsprozesse, historische Programme werden sofort in der natürlichen Sprache erworben, wodurch die Zeit für branchenübergreifende Abfragen um 60% + reduziert wird.
• Automatisierung der doppelten Arbeitsblattverarbeitung• Hochfrequente Wiederholungen von Kundenservice, IT-Support, HR-Fragen und -Antworten werden vom Agenten bearbeitet, wobei die manuellen Interventionsraten um 40 bis 70 Prozent reduziert werden.
• Komplexe Aufgabe, die von Agent im Konzert durchgeführt wird: Aufgaben wie Datenanalysegenerierung, Überprüfung von Vertragsbedingungen, Code-Review-Hilfen, die mehrstufiges Denken erfordern, und Agent haben den ersten Entwurf unter manueller Aufsicht abgeschlossen.
• AI Kontinuierliche Weiterentwicklung der FähigkeitenDurch die Feedbackschleife und das Bewertungssystem steigt die Leistung des Agenten mit zunehmender Nutzung, anstatt nach einmaliger Bereitstellung allmählich zu sinken.