Agen AI Smart Workstation

Terapkan adegan

Pada 2025- 2026, Model Bahasa Besar berevolusi dari "Dapat mengobrol dalam kotak dialog" menjadi "Agen" ke "Dapat memanggil alat, misi, ingat konteks" fokus bisnis berubah dari "Apakah atau tidak untuk menggunakan AI""Bagaimana cara memasukkan AI ke dalam proses bisnis harian sehingga semua orang di setiap posisi dapat menggunakannya".。

Tapi ada kesenjangan besar antara kenyataan dan harapan: model besar generik tidak memahami konteks bisnis perusahaan - tidak tahu aturan kode produk Anda, tidak tahu proses persetujuan Anda, dan Anda belum mengakumulasi percakapan tamu lima tahun. Makan pengetahuan bisnis ke model, membuatnya bekerja sesuai dengan bisnis kerja, dan memastikan hasil keluaran yang dapat diatur dan diaudit - ini adalah kesulitan nyata untuk perusahaan AI.

Adegan yang dijelaskan di sini adalah untuk bisnis yang mengharapkan untuk menanamkan kemampuan model besar ke dalam keseharian bekerja untuk mencapai efisiensi yang didorong oleh AI. Halaman ini digunakan untuk menampilkan hasilnya.ZhiHua Tech (Shanghai e- Seok- shu Hsien- Shui Informasi Teknologi Ltd.)Program konstruksi AI yang tersedia tidak mewakili pengungkapan data untuk klien tertentu.

Tantangan operasional yang khas

1. "Final kilometer" antara kemampuan dan adegan bisnis

• Model generik tidak memahami konteks perusahaan.Model besar dapat menjadi jawaban yang halus untuk "apa pengelolaan rantai pasokan", tapi ketika Anda bertanya "nilai pengembalian klien A meningkat sebesar 3% bulan lalu", tidak dapat mengakses database pesanan Anda dan kembali catatan untuk memberikan analisis yang nyata.
• Pengetahuan bisnis tidak terorganisir secara efektifManual produk tersebar di Conflence, teknologi disimpan di gudang Markdown Git, dan jargon klien standar berada di sudut dokumen buku terbang. Pengetahuan ini adalah "data gelap tidak dapat diakses" untuk model.
• Keluaran tidak dapat dikelolaModel ini dapat menciptakan ilusi - rekayasa tidak ada parameter produk, mengutip proses usang, dan memberikan saran yang bertentangan dengan kebijakan korporasi.

Organisasi Kompleks dari beberapa agen dan alat-alat

• Single Ager memiliki langit-langitSebuah layanan tamu, Agen, memerlukan kemampuan untuk kedua akses pengetahuan (cek file produk), pencarian data (perintah), eksekusi operasi (mulai dana), dan keputusan hakim - membuat (debit terpenuhi). Semua kemampuan ini tertanam dalam petunjuk yang tidak hanya token sangat mahal, tetapi tingkat akurasi menurun dengan peningkatan kompleksitas.
• Interaksi Agen dengan sistem yang adaAgen perlu memanggil API dalam perusahaan, database pencarian, mengoperasikan CRM - semua membutuhkan kontrol aman dan sambungan panggilan, dan model tidak dapat "di kebebasan" untuk mengakses data sensitif.
• Jadwal terkoordinasi MultiAgent: Tugas-tugas kompleks mungkin memerlukan sejumlah kolaborasi Agen profesional - misalnya, "penanganan keluhan pelanggan" mungkin memerlukan analisis dari catatan sejarah Agen, sebuah keputusan - membuat skema kompensasi Agen, implementasi Agen roll- back dan mengirim surat permintaan maaf. Bagaimana mendapatkan beberapa Agen untuk bekerja dalam urutan yang benar adalah tantangan organisasi yang benar-benar baru.

3. Kurangnya loop tertutup untuk penilaian dampak dan optimasi terus menerus

• Kurangnya metrikAgen melakukan pekerjaan yang buruk. & gt; Apa saja jawaban? & lt; / font & gt; & lt; font color = "# ffff00" & gt; Apa tingkat penyelesaian misi? tanpa sistem penilaian yang terukur, masukan AI menjadi "Roi of Scherdingham" -- kau tahu, itu mungkin berguna, tapi tidak jelas seberapa banyak itu benar-benar bekerja. & lt; / font & gt; & lt; font color = "# ffff00" & gt;
• Umpan balik rusak.: Pengguna membetulkan jawaban yang salah untuk Agen selama penggunaan, tapi koreksi tidak secara sistematis dikumpulkan dan digunakan untuk mengoptimalkan performa. Lain kali, Agen mungkin telah memberikan jawaban yang salah yang sama.

Programme desain berpikir

RAG + dasar pengetahuan: Membuat model membaca bisnis

• Kuantifikasi pengetahuan bisnisPengguna bertanya, sistem mengambil klip pengetahuan yang paling relevan dan menyuntik mereka sebagai konteks ke dalam model Prompt. Model ini didasarkan pada pengetahuan bisnis yang nyata, bukan pada pengetahuan umum dalam pelatihan data.
• Mengambil kualitas secara terus menerus ditingkatkan: Pemilihan model Embeding, pengubahan kebijakan, pengambilan urutan algoritma - efek RAG sangat bergantung pada rincian proyek ini. ZhiHua Tech terus mengoptimalkan pengambilan dan tingkat akurasi melalui A / B pengujian dan umpan balik representasi manual.
• Penjaga Keamanan GuardrailsMengatur mesin aturan sebelum keluaran model - Tes apakah keluaran berisi informasi produk palsu, pelanggaran persyaratan kepatuhan, dan merekomendasikan transfer manual ketika kemampuan Agen terlampaui. Operasi sensitif (misalnya refunds, penghapusan data) membutuhkan konfirmasi kedua.

Fungsi memanggil + Tool Chasin Integrasi

• Amplop alat standar: Menimbulkan kemampuan dari sistem internal perusahaan (CRM / ERP / OA / database) sebagai sebuah standar Funct / API, Agen memanggil atas permintaan melalui Fungsi Memanggil Protokol. Misalnya, "QueryOrder" (Pelanggan Id = "A") memanggil kembali JSON.
• Otoritas dan kontrol keamananAgen: alat yang disebut hak pengguna yang sama dengan hak pengguna - agen dapat memeriksa perintah tapi tidak pengembalian, dan manajer Agen memiliki hak fungsional untuk mengembalikan.
• Perencanaan multilangkah dan penalaran misiUntuk tugas-tugas kompleks (misalnya "Analisis terhadap alasan mengembalikan barang-barang bulan lalu dan rekomendasi untuk perbaikan," Agen secara otomatis rusak menjadi misi multi-langkah - query data atas kembalinya analisis barang Query dari klasifikasi penyebab dari masalah kembalinya Quest dari masalah Atas Quest dari laporan Program Pemroleksi Pembangunan Regreval Quest. Hasil dari setiap langkah mempengaruhi kursus selanjutnya dari aksi.

Sistem perakitan dan pembelajaran terus menerus

• Indikator penilaian multidimensi: Keakraban respon, tingkat penyelesaian tugas, kepuasan pengguna, waktu pemrosesan rata-rata, tingkat konversi - membangun baseline penilaian kuantitatif, membandingkan efek perubahan dengan setiap model atau Prompt update.
• Manusia Feedback Enhanced Learning (RLHF): Feedback dari pengguna pada tanggapan Agen, misalnya, acclaim / poin, koreksi kesalahan, instruksi tambahan, dll., secara otomatis dikumpulkan dan dimasukkan ke dalam proses penandaan, dan digunakan pada dasar periodik untuk menemukan-tune model atau optimasi Prompt.
• Efek Papan Bidang: Manajemen menyediakan dukungan data untuk keputusan masukan AI - membuat melalui real-time pengetahuan tentang penggunaan Agen, akurasi, kepuasan pengguna dan ROI.

Scope kapasitas sistem

Dasar IPA dan mesin RAG

• Resolusi dokumen multiformat (PDF / Word / Marktown / Conflence / Flying Book)
• Pemilihan basis data vektor dan optimasi (Milegus / Pinecone / Weaviate)
• Pencarian Campuran (Pencarian Variasi + Kata Kunci + Penyaringan Terstruktur)
• Kebijakan tingkat-pasangan dan Pembesaran Model Seleksi dan Perakitan

Organisasi Agen dan Alat Rantai

• Mesin tata letak kerja Agen (kolaborasi multiAgent + cabang kondisional + loop)
• Fungsi memanggil Pendaftaran Alat Standar dan Panggilan Gateway
• Perencanaan dan pelacakan implementasi multistep penalaran misi
• Kendali Otoritas dan Log Audit untuk Panggilan Alat

layer yang diadaptasi oleh mololly

• Model unified panggilan antar muka untuk melindungi perbedaan API dari produsen yang berbeda
• Dukung beberapa model seperti OpenAI / Azure / General / Man / Speed / DeepSeek
• Rute model: Auto- pilih model terbaik menurut jenis tugas dan biaya
• Mekanisme fallback: Model backup toggle otomatis ketika model utama tidak tersedia

Dialog dan antarmuka

• Intra- perusahaan Chat platform integrasi (Buku Terbang / Pertor / Soft)
• Interface Dialog Independen Akhir Web, mendukung Render Markdown dan penyorotan kode
• Memori kontekstual dan manajemen dialog multi- cycle
• Keluaran fluid, pengguna lebih rendah menunggu persepsi

Assessment dan optimasi platform

• Konfirmasi Manajemen Versi dan Tes A / B
• Kualitas jawaban secara otomatis mencetak + label manual
• Pengoleksi dan analisa umpan balik pengguna
• Gunakan statistics dan panel ROI

Dikirim

Orientasi nilai yang diperluas

• Akuisisi pengetahuan telah pindah dari "melihat dokumen" ke "bertanya Tentang"Pengetahuan bisnis, seperti parameter produk, proses operasi, program sejarah, diperoleh dalam bahasa alam segera, mengurangi waktu untuk pemeriksaan antar sektoral sebesar 60% +.
• Automatisasi dari proses lembar kerja duplikatFrekuensi Tinggi repeply dari layanan pelanggan, IT mendukung, pertanyaan HR dan jawaban yang ditangani oleh Agen, dengan penurunan dalam tingkat intervensi manual 40 sampai 70 persen.
• Tugas kompleks yang dilakukan Agen dalam konser: Tugas seperti generasi analisis data, meninjau istilah kontrak, kode bantu tinjauan, yang membutuhkan multi- langkah penalaran, dan Agen menyelesaikan draf pertama di bawah pengawasan manual.
• AI Evolusi terus-menerus kemampuan: Melalui loop umpan balik dan sistem penilaian, kinerja Agen meningkat dengan peningkatan penggunaan daripada secara bertahap menurun setelah penyebaran satu waktu.