Poste de travail intelligent d'agent AI

Appliquer la scène

En 2025-2026, le modèle de langage majeur est passé de « peut discuter dans une boîte de dialogue » à « agent » à « peut appeler des outils, des missions, se rappeler le contexte ».« Comment intégrer AI dans les processus d'affaires quotidiens afin que chacun dans chaque position puisse réellement l'utiliser. »。

Mais il y a un énorme fossé entre la réalité et les attentes : le grand modèle générique ne comprend pas le contexte d'affaires de l'entreprise – il ne connaît pas les règles de votre code de produit, ne connaît pas votre processus d'approbation, et vous n'avez pas accumulé de conversation invité de cinq ans.

Les scènes décrites ici sont pour les entreprises qui s'attendent à intégrer de grandes capacités de modèle dans les workflows quotidiens pour atteindre l'efficacité AI. La page est utilisée pour afficher les résultats.ZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Information Technology Ltd.)Le programme de construction de postes de travail AI Agent ne représente pas la divulgation de données pour des clients spécifiques.

Problèmes opérationnels typiques

1. "kilomètre final" entre les capacités et les scènes d'affaires

• Le modèle générique ne comprend pas le contexte de l'entreprise.Le modèle peut être une réponse en douceur à « ce qui est la gestion de la chaîne d'approvisionnement », mais quand vous demandez « le taux de rendement du client de A a augmenté de 3% le mois dernier », il ne peut pas accéder à votre base de données de commandes et de retours pour donner une analyse réelle.
• Les connaissances commerciales ne sont pas organisées efficacementLe manuel de produit est dispersé dans Conflence, la technologie est stockée dans Markdown dans l'entrepôt Git, et le jargon du client standard est dans un coin du document de livre volant. Cette connaissance est "données sombres inaccessibles" pour les modèles.
• La sortie n'est pas gérableLe modèle peut créer des illusions : fabriquer des paramètres de produit inexistants, citer des processus obsolètes et donner des conseils contraires à la politique d'entreprise. Dans un scénario orienté client, cette incompréhension est fatale.

2. Organisation complexe de multiples collaborations et outils d'agents

• Un seul ailier a un plafondUn service invité, Agent, exige la possibilité d'accéder à la fois aux connaissances (vérifier les fichiers de produits), aux requêtes de données (vérifier l'état de la commande), à l'exécution opérationnelle (remboursement de démarrage) et à la prise de décision par le juge (les débits sont satisfaits).
• Interaction de l'agent avec les systèmes existants: Agent doit appeler API au sein de l'entreprise, rechercher des bases de données, exploiter CRM - tous nécessitent un contrôle sécurisé et des liens d'appel, et le modèle ne peut pas être "en liberté" pour accéder aux données sensibles.
• Calendrier coordonné par plusieurs agents: Les tâches complexes peuvent nécessiter un certain nombre de collaborations professionnelles de l'Agent - par exemple, « traiter une plainte de client » peut exiger une analyse des dossiers historiques de l'Agent, un système de compensation de jugement de l'Agent de décision, une mise en œuvre de la rétro-réaction de l'Agent et l'envoi de courrier d'excuses.

3. Absence de boucles fermées pour l ' évaluation d ' impact et l ' optimisation continue

• Manque de mesures:Agent a fait un mauvais travail. Quelle était la réponse? Quel était le taux d'achèvement de la mission? Sans un système d'évaluation quantifiable, AI a fait son entrée dans le "Roi of Scherdingham" -- vous savez, il pourrait être utile, mais il n'est pas clair combien cela fonctionne vraiment.
• La rétroaction est cassée.: L'utilisateur a corrigé la mauvaise réponse pour Agent pendant l'utilisation, mais la correction n'a pas été systématiquement recueillie et utilisée pour optimiser les performances du modèle. La prochaine fois, Agent peut avoir donné la même réponse incorrecte.

Conception des programmes

1. RAG + base de connaissances: Faire des modèles lire les affaires

• Quantification des connaissances commercialesL'utilisateur demande que le système récupère les clips de connaissances les plus pertinents et les injecte dans le modèle Prompt. Le modèle est basé sur de véritables connaissances commerciales, et non sur des connaissances générales en matière de données de formation.
• Récupération de la qualité continuellement améliorée: Embauche de la sélection des modèles, politique de segmentation, algorithmes de séquence de récupération - Les effets RAG dépendent fortement de ces détails du projet. ZhiHua Tech optimise en permanence les taux de récupération et de précision grâce aux tests A/B et aux retours de représentation manuelle.
• Garde de sécuritéDéfinit un moteur de règle avant la sortie du modèle - Teste si la sortie contient de fausses informations sur le produit, enfreint les exigences de conformité et recommande un transfert manuel lorsque la capacité d'agent est dépassée.

2. Intégration de la chaîne d'outils Calling+

• Enveloppe d'outils normalisée: Encapsuler les capacités du système interne de l'entreprise (CRM / ERP / OA / base de données) en tant que Funct/ API standardisé, Agent appelle à la demande par le protocole d'appel de fonction. Par exemple, "QueryOrder" (client Id= "A") appelle `retours structuré JSON.
• Autorité et contrôle de la sécurité: L'outil Agent appelle les mêmes privilèges que les droits de l'utilisateur - Agent peut vérifier une commande mais pas le remboursement, et le gestionnaire d'Agent a des droits fonctionnels à rembourser. Toutes les opérations sensibles enregistrent le journal d'audit.
• Raisonnement en plusieurs étapes et planification des missionsPour les tâches complexes (par exemple « Analyse des raisons du retour des marchandises le mois dernier et recommandations d'amélioration », Agent se décompose automatiquement en missions multi-étapes - Consultation des données sur le retour des marchandises Analyse de la cause de classement du retour Quest of the Top problem Quest of the Retrieval Improvement Program Quest reports. Les résultats de chaque étape affectent le prochain plan d'action.

3. Systèmes d ' évaluation et apprentissage continu

• Indicateurs d'évaluation multidimensionnels: Précision de la réponse, taux d'achèvement des tâches, satisfaction des utilisateurs, temps moyen de traitement, taux de conversion — établir une base d'évaluation quantitative, comparer les effets avec chaque modèle ou mise à jour Prompt.
• Rétroaction humaine Apprentissage amélioré (RLHF): Les commentaires des utilisateurs sur les réponses de l'Agent, par exemple, les acclamations/points, la correction d'erreurs, les instructions supplémentaires, etc., sont automatiquement collectés et entrés dans le processus d'étiquetage, et sont utilisés périodiquement pour affiner les modèles ou optimiser Prompt.
• Affichage des effets: La gestion fournit un support de données pour la prise de décision d'entrée AI par la connaissance en temps réel de l'utilisation de l'Agent, la précision, la satisfaction des utilisateurs et le ROI.

Portée des capacités du système

Base de connaissances et moteur RAG

• Résolution de documents multiformats (PDF/Word/Marktown/Conference/Flying Book)
• Sélection et optimisation de la base de données vectorielle (Milevus / Pinecone / Weaviate)
• Recherche mixte (Recherche de variables + Recherche de mots clés + Filtre structuré)
• Politique sur les tarifs partiels et adoption du modèle de sélection et d'évaluation

Organisation Agent et chaîne d'outils

• Moteur de mise en page de workflow d'agent (collaboration multiAgent + branche conditionnelle + boucle)
• Fonction Appeler l'enregistrement standard des outils et porte d'appel
• Planification et suivi de la mise en œuvre des missions en plusieurs étapes
• Journal de contrôle et de vérification des pouvoirs pour l'appel à outils

Couche multimodes

• Interfaces d'appel de modèle unifiées pour protéger les différences API de différents fabricants
• Prise en charge de plusieurs modèles tels que OpenAI / Azure / Général / Homme-Speed / DeepSeek
• Itinéraire du modèle: Sélection automatique du meilleur modèle selon le type de tâche et le coût
• Mécanisme de recul : Modèles de sauvegarde automatique lorsque le modèle principal n'est pas disponible

Dialogue et interface

• Intégration de la plateforme de clavardage intra-entreprise (livre volant/perteur/Soft)
• Interface de dialogue indépendant Web End, supportant le rendu Markdown et le pointage de code
• Gestion de la mémoire contextuelle et du dialogue multi-cycle
• Sortie fluide, utilisateur inférieur en attente de perception

• Évaluation et optimisation de la plateforme

• Gestion de la version rapide et essai A/B
• Qualité de réponse score automatique + étiquette manuelle
• Collecte et analyse des commentaires des utilisateurs
• Utiliser les statistiques et les groupes de travail sur les rapports d ' activité

Produits livrables

Orientation de la valeur prévue

• L'acquisition de connaissances est passée de «voir les documents» à «demander à propos»: Les connaissances commerciales, telles que les paramètres de produit, les processus opérationnels, les programmes historiques, sont acquises immédiatement dans la langue naturelle, réduisant ainsi de 60%+ le temps nécessaire aux requêtes intersectorielles.
• Automatisation du traitement des feuilles de travail en double• Les répétitions à haute fréquence du service à la clientèle, le soutien informatique, les questions et réponses en matière de ressources humaines sont traitées par l'agent, avec une réduction des taux d'intervention manuelle de 40 à 70 %.
• Tâche complexe accomplie par Agent en concert: Tâches telles que la production d'analyse de données, l'examen des conditions contractuelles, les aides à la révision de code, qui nécessitent un raisonnement en plusieurs étapes, et Agent a terminé la première ébauche sous supervision manuelle.
• AI Évolution continue des capacités: Grâce au système de retour d'information et d'évaluation, les performances de l'Agent augmentent avec une utilisation accrue plutôt que de diminuer progressivement après un déploiement ponctuel.