Agente de trabajo inteligente AI

Apply scene

En 2025-2026, el modelo de lenguaje grande evolucionaba de "Puede chatear en un cuadro de diálogo" a "Agente" a "Puede llamar herramientas, misiones, recordar contexto." El enfoque empresarial cambió de "Ya sea o no utilizar AI""Cómo incrustar AI en los procesos de negocio diarios para que todos en cada posición puedan realmente utilizarlo."。

Pero hay una enorme brecha entre la realidad y las expectativas: el modelo genérico grande no entiende el contexto empresarial de la empresa – no conoce sus reglas de código de producto, no conoce su proceso de aprobación, y no ha acumulado una conversación de invitados de cinco años. Alimentar el conocimiento de negocios al modelo, haciendo que funcione de acuerdo con el flujo de trabajo del negocio, y asegurar que los resultados de salida son manejables y auditables – estas son las dificultades reales para la implementación de AI.

Las escenas descritas aquí son para empresas que esperan incorporar grandes capacidades de modelo en los flujos de trabajo diarios para lograr la eficiencia impulsada por AI. La página se utiliza para mostrar los resultados.ZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Information Technology Ltd.)El programa de construcción de estaciones de trabajo AI Agent disponible no representa la divulgación de datos para clientes específicos.

Problemas operacionales típicos

1. "Calómetro final" entre capacidades y escenas de negocios

• El modelo genérico no entiende el contexto de la empresa.El modelo grande puede ser una respuesta suave a "lo que es la gestión de la cadena de suministro", pero cuando se pregunta "La tasa de rendimiento del cliente de A aumentó un 3% el mes pasado", no puede acceder a su base de datos de pedidos y los registros de retorno para dar un análisis real.
• El conocimiento de las empresas no se organiza eficazmenteEl manual de producto está diseminado en Conflence, la tecnología se almacena en Markdown en el almacén de Git, y la jerga estándar del cliente está en un rincón del documento de libro volador. Este conocimiento es "datos oscuros no accesibles" para los modelos.
• El producto no es manejableEl modelo puede crear ilusiones – fabricando parámetros de producto inexistentes, citando procesos obsoletos y dando consejos que es contrario a la política corporativa. En un escenario orientado al cliente, esta incomprensión es fatal.

2. Organización compleja de múltiples colaboraciones y herramientas de Agente

• Single Ager tiene un techoUn servicio de invitados, Agente, requiere la capacidad de acceder a los conocimientos (ver los archivos de producto), consulta de datos (ver estado del pedido), ejecución de operaciones (reembolsos de arranque), y toma de decisiones de los jueces (se cumplen los débitos). Todas estas capacidades están incrustadas en una pista que no sólo es extremadamente costoso, pero la tasa de precisión disminuye con una mayor complejidad.
• Interacción del agente con los sistemas existentes: El agente necesita llamar a API dentro de la empresa, bases de datos de búsqueda, operar CRM - todos requieren control seguro y enlaces de llamadas, y el modelo no puede estar "en libertad" para acceder a datos sensibles.
• MultiAgent coordinated schedule: Las tareas complejas pueden requerir una serie de colaboraciones profesionales de Agentes - por ejemplo, "manejar una queja de cliente" puede requerir un análisis de los registros históricos de Agente, un esquema de compensación de fallos del Agente, una implementación del revolvimiento del Agente y el envío de correo de disculpa. Cómo conseguir que varios Agentes trabajen en la secuencia correcta es un reto organizativo completamente nuevo.

3. Falta de cierres cerrados para la evaluación de impacto y optimización continua

• Falta de métricas:Agent hizo un mal trabajo. ¿Cuál fue la respuesta? ¿Cuál fue la tasa de terminación de la misión? Sin un sistema de evaluación cuantificable, la entrada de AI se convirtió en el "Roi of Scherdingham" -- ya sabes, podría ser útil, pero no está claro cuánto funciona realmente.
• La retroalimentación está rota.: El usuario corrigió la respuesta incorrecta para el Agente durante el uso, pero la corrección no fue recolectada sistemáticamente y utilizada para optimizar el rendimiento del modelo. La próxima vez, el Agente pudo haber dado la misma respuesta incorrecta.

Planificación de programas

1. RAG + base de conocimientos: Hacer modelos leer negocios

• Cuantificación del conocimiento empresarialEl usuario pregunta, el sistema recupera los clips de conocimiento más relevantes y los inyecta como contexto en el modelo Prompt. El modelo se basa en el conocimiento de negocios real, no en el conocimiento general en los datos de entrenamiento.
• Mejorar la calidad continuamente: Selección de modelos de integración, política de segmentación, algoritmos de secuencia de recuperación - RAG los efectos dependen en gran medida de estos detalles del proyecto. ZhiHua Tech optimiza continuamente las tasas de recuperación y precisión a través de pruebas A/B y retroalimentación de representación manual.
• Guardias de SeguridadEstablece un motor de reglas antes de la salida del modelo - Prueba si la salida contiene información falsa del producto, incumpla los requisitos de cumplimiento, y recomienda transferencia manual cuando la capacidad del agente se exceda. Las operaciones sensibles (por ejemplo, reembolsos, borraciones de datos) requieren segunda confirmación.

2. Función de llamada + integración de la cadena de herramientas

• Sobre de herramientas estandarizadas: Capsulando las capacidades del sistema interno de la empresa (CRM / ERP / OA / base de datos) como Funct/ API estandarizado, Agente llama a la demanda a través de protocolo de llamada de función. Por ejemplo, "QueryOrder" (customer Id= "A") llama `retorno de JSON estructurado.
• Autoridad y control de seguridad: La herramienta del agente llama los mismos privilegios del usuario que los derechos del usuario - Agente puede comprobar un pedido pero no reembolso, y el gerente del agente tiene derechos funcionales para devolver. Todas las operaciones sensibles registran el registro de auditoría.
• Razonamiento multipaso y planificación de misiones: Para tareas complejas (por ejemplo, "Análisis de las razones para el regreso de mercancías el mes pasado y recomendaciones para la mejora", Agente automáticamente se descompone en misiones multi-paso - Consulta de los datos sobre el retorno de mercancías Análisis de consultas de la clasificación de causas de la búsqueda del problema superior Búsqueda del Programa de Mejora de la Recuperación Informes de búsqueda. Los resultados de cada paso afectan el próximo curso de acción.

3. Sistemas de evaluación y aprendizaje continuo

• Indicadores de evaluación multidimensional: Precisión de la respuesta, tasa de terminación de tareas, satisfacción del usuario, tiempo de procesamiento medio, tasa de conversión - establecer una base de evaluación cuantitativa, comparar los efectos con cada modelo o actualización de Prompt.
• Retroalimentación humana Aprendizaje mejorado (RLHF): La retroalimentación de los usuarios en las respuestas de Agent, por ejemplo, aclamaciones/puntos, corrección de errores, instrucciones adicionales, etc., se recoge automáticamente y se introduce en el proceso de etiquetado, y se utiliza periódicamente para modelos finos o optimizar Prompt.
• Efecto del tablero: Management proporciona soporte de datos para la toma de decisiones de entrada AI a través del conocimiento en tiempo real del uso de Agentes, precisión, satisfacción del usuario y ROI.

Alcance de la capacidad del sistema

🔹knowledge base y motor RAG

• Resolución de documentos multiformato (PDF/Word/Marktown/Conflence/Flying Book)
• Selección y optimización de bases de datos vectoriales (Milevus / Pinecone / Weaviate)
• Búsqueda mixta (Variancia Buscar + Palabra clave Buscar + Filtro estructurado)
• Política de tamaño parcial y selección y evaluación de modelos de integración

🔹Agent Organización y Cadena de Herramientas

• Motor de diseño de flujo de trabajo (multiAgent collaboration + rama condicional + bucle)
• Función llamada registro de herramientas estándar y llamada puerta de entrada
• Análisis de la planificación de las misiones y seguimiento de la aplicación
• Control de Autoridades y Registro de Auditoría para la Llamada de Herramientas

🔹 Capa multimodelo

• Modelo unificado llama interfaces para proteger las diferencias API de diferentes fabricantes
• Soporte para múltiples modelos como OpenAI / Azure / General / Man-Speed / DeepSeek
• Ruta modelo: Auto-seleccione el mejor modelo según el tipo de tarea y costo
• Mecanismo de retroceso: Modelos de copia de seguridad de autoreducción cuando el modelo principal no está disponible

Diálogo e interfaz

• Integración de la plataforma de chat de empresa (Flying Book/Pertor/Soft)
• Interfaz de diálogo independiente de final de la web, apoyando el renderizado de marcado y el código resaltar
• Gestión del diálogo contextual de memoria y multiciclo
• Salida fluida, menor usuario esperando percepción

• Evaluación y optimización de la plataforma

• Prompt Version Management y A/B Test
• Respuesta de calidad automáticamente puntuación + etiqueta manual
• Reunión y análisis de información de los usuarios
• Use estadísticas y paneles ROI

Entregas

Orientación de valor integmentada

• La adquisición de conocimientos ha pasado de "ver documentos" a "Preguntar sobre": El conocimiento de las empresas, como los parámetros de producto, los procesos operativos, los programas históricos, se adquiere inmediatamente en el lenguaje natural, reduciendo el tiempo para las consultas intersectoriales en un 60%+.
• Automatización del procesamiento de hojas de trabajo duplicadas• Repeticiones de alta frecuencia de servicio al cliente, soporte informático, preguntas y respuestas de RRH son manejadas por el Agente, con una reducción de las tasas de intervención manual del 40 al 70%.
• Complejo tarea realizada por el agente en concierto: Tareas como la generación de análisis de datos, el examen de los términos de contrato, los sistemas de revisión de códigos, que requieren un razonamiento multies, y el Agente completó el primer borrador bajo supervisión manual.
• AI Evolución continua de las capacidades: A través del sistema de retroalimentación y evaluación, el rendimiento del agente aumenta con mayor uso en lugar de disminuir gradualmente después de un despliegue único.