AI Agente Smart Workstation

Applicare la scena

Nel 2025-2026, il Big Language Model si è evoluto da "Can chat in una finestra di dialogo" a "Agent" a "Can call tools, missions, Remember context"."Come incorporare AI nei processi aziendali quotidiani in modo che tutti in ogni posizione possano effettivamente utilizzarlo."。

Ma c'è un enorme divario tra realtà e aspettative: il modello generico grande non comprende il contesto aziendale dell'impresa – non conosce le regole del codice prodotto, non conosce il processo di approvazione, e non ha accumulato una conversazione ospite di cinque anni.

Le quinte qui descritte sono per le aziende che si aspettano di incorporare grandi capacità di modello nei flussi di lavoro giornalieri per raggiungere l'efficienza guidata da AI. La pagina viene utilizzata per visualizzare i risultati.ZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Information Technology Ltd.)Il programma di costruzione della workstation agente AI disponibile non rappresenta la divulgazione dei dati per clienti specifici.

Sfide operative tipiche

1. "Mercato interno" tra capacità e scene aziendali

• Il modello generico non comprende il contesto dell'impresa.Il modello grande può essere una risposta senza intoppi a "che cosa è la gestione della supply chain", ma quando si chiede "Il tasso di ritorno del cliente di A è aumentato del 3% lo scorso mese," non può accedere al database dell'ordine e restituire record per dare una reale analisi.
• La conoscenza delle imprese non è organizzata in modo efficaceIl manuale del prodotto è sparso in Conflence, la tecnologia è memorizzata in Markdown nel magazzino Git, e il gergo del cliente standard è in un angolo del documento di libro volante.
• L'uscita non è gestibileIl modello può creare illusioni – fabbricando parametri di prodotto non esistenti, citando processi obsoleti, e dando consigli contrari alla politica aziendale.

2. Organizzazione complessa di molteplici collaborazioni e strumenti di agente

• Single Ager ha un soffittoUn servizio guest, agente, richiede la capacità di accedere sia alla conoscenza (controllare i file di prodotto), alla query dei dati (controllare lo stato dell'ordine), all'esecuzione del funzionamento (rimborso di avviamento), e giudicare il processo decisionale (ledebiti sono soddisfatti).
• L'interazione dell'agente con i sistemi esistenti: L'agente deve chiamare API all'interno dell'impresa, ricercare database, operare CRM - tutti richiedono il controllo sicuro e collegamenti di chiamata, e il modello non può essere "a libertà" per accedere ai dati sensibili.
• Programma coordinato MultiAgent: Le attività complesse possono richiedere una serie di collaborazioni professionali dell'agente, ad esempio, "mandere un reclamo del cliente" può richiedere un'analisi dei registri storici dell'agente, un sistema di compensazione del giudizio dell'agente decisionale, un'implementazione del roll-back dell'agente e l'invio di posta di scuse.

3. Mancanza di loop chiusi per la valutazione dell'impatto e l'ottimizzazione continua

• Mancanza di metriche:Agent ha fatto un lavoro difettoso. Qual è stata la risposta? Qual è stato il tasso di completamento della missione? Senza un sistema di valutazione quantificabile, l'ingresso di AI è diventato il "Roi of Scherdingham" -- sai, potrebbe essere utile, ma non è chiaro quanto funziona davvero.
• Il feedback è rotto.: L'utente ha corretto la risposta sbagliata per l'agente durante l'uso, ma la correzione non è stata sistematicamente raccolta e utilizzata per ottimizzare le prestazioni del modello.

Il pensiero di progettazione del programma

1. RAG + base di conoscenza: Fare i modelli leggere business

• Quantificazione della conoscenza aziendaleL'utente chiede, il sistema recupera le più rilevanti clip di conoscenza e le inietta come contesto nel modello Prompt. Il modello si basa sulla conoscenza reale del business, non sulla conoscenza generale dei dati di formazione.
• Ritiro la qualità continuamente migliorata: Selezione del modello di incorporazione, politica di segmentazione, algoritmi di sequenza di recupero - Gli effetti RAG si basano fortemente su questi dettagli del progetto. ZhiHua Tech ottimizza continuamente i tassi di recupero e di accuratezza attraverso test A/B e feedback di rappresentazione manuale.
• Guardia di sicurezzaImposta un motore di regola prima dell'uscita del modello - Test se l'output contiene informazioni false sul prodotto, viola i requisiti di conformità e raccomanda il trasferimento manuale quando la capacità dell'agente è superata.

2. Funzione Calling+ Integrazione della catena degli strumenti

• Busta standard per utensili: Incapsulare le capacità del sistema interno dell'impresa (CRM / ERP / OA / database) come un Funct standardizzato / API, l'agente chiama la richiesta attraverso il protocollo di chiamata della funzione.
• Autorità e controllo della sicurezza: Lo strumento dell'agente chiama gli stessi privilegi dell'utente dei diritti dell'utente - l'agente può controllare un ordine ma non rimborsare, e il gestore dell'agente ha diritti funzionali al rimborso.
• Pianificazione e ragionamento multistep: Per compiti complessi (ad esempio "Analisi delle ragioni per il ritorno delle merci il mese scorso e raccomandazioni per il miglioramento", l'agente si interrompe automaticamente in missioni multi-step - Accosta dei dati sul ritorno delle merci Analisi della query della classificazione causa del ritorno Quest del problema Top Quest del Retrieval Improvement Program Quest report. I risultati di ogni passo riguardano il prossimo corso di azione.

3. Sistemi di valutazione e apprendimento continuo

• Indicatori di valutazione multidimensionali: Precisione della risposta, tasso di completamento del compito, soddisfazione dell'utente, tempo medio di elaborazione, tasso di conversione — stabilire una linea di base di valutazione quantitativa, confrontare gli effetti cambiano con ogni modello o aggiornamento Prompt.
• Imparare a migliorare l'alimentazione umana (RLHF): Il feedback da parte degli utenti sulle risposte dell'agente, ad esempio, acclaudimenti/punti, correzione degli errori, istruzioni aggiuntive, ecc., viene automaticamente raccolto ed inserito nel processo di tagging, ed è utilizzato su base periodica per i modelli di fine-tune o per ottimizzare Prompt.
• Visualizzatore di effetti: Gestione fornisce supporto dati per il processo decisionale di ingresso AI attraverso la conoscenza in tempo reale di utilizzo dell'agente, accuratezza, soddisfazione dell'utente e ROI.

Ambito di capacità di sistema

Base di conoscenza e motore RAG

• Risoluzione dei documenti multiformat (PDF/Word/Marktown/Conflence/Flying Book)
• Selezione e ottimizzazione del database vettoriale (Milevus / Pinecone / Weaviate)
• Ricerca mista (Ricerca di disponibilità + Parola chiave Ricerca + Filtro strutturato)
• Politica dei tassi e valutazione del modello di incorporazione

🔹Agent Organizzazione e catena degli strumenti

• Motore di layout del flusso di lavoro dell'agente (multiAgent collaborazione + ramo condizionale + loop)
• Funzione chiamata Standard Registrazione e Call Gateway
• Pianificazione e monitoraggio della missione di ragionamento multistep
• Controllo e controllo dell'Autorità per la chiamata degli strumenti

🔹 strato multi-modelly adattato

• Unified modello chiama interfacce per proteggere le differenze API da diversi produttori
• Supporta più modelli come OpenAI / Azure / General / Man-Speed / DeepSeek
• Modello percorso: Auto-selezionare il modello migliore in base al tipo di attività e costi
• Meccanismo di ritorno: Auto-toggle modelli di backup quando il modello principale non è disponibile

Dialogo e interfaccia

• Integrazione della piattaforma di chat Intra-enterprise (Flying Book/Pertor/Soft)
• Interfaccia di dialogo indipendente di fine Web, supporto di rendering Markdown e codice evidenziare
• Memoria contestuale e gestione del dialogo multi-ciclo
• Uscita fluida, utente più basso in attesa di percezione

• Valutazione e ottimizzazione della piattaforma

• Gestione della versione prompt e test A/B
• Rispondere alla qualità automaticamente punteggio + etichetta manuale
• Raccolta e analisi dei feedback degli utenti
• Usare statistiche e pannelli ROI

Prodotti

orientamento del valore intenzionato

• L'acquisizione della conoscenza si è spostata da "vedere documenti" a " chiedere informazioni": La conoscenza aziendale, come i parametri del prodotto, i processi operativi, i programmi storici, viene acquisita immediatamente nella lingua naturale, riducendo il tempo per le domande intersettoriali del 60%+.
• Automazione dell'elaborazione duplicata del foglio di lavoro• Ripette ad alta frequenza del servizio clienti, supporto IT, domande HR e risposte sono gestite dall'agente, con una riduzione dei tassi di intervento manuali del 40 al 70 per cento.
• Complessiva attività eseguita dall'agente in concerto: Compiti come la generazione di analisi dei dati, la revisione dei termini contrattuali, gli aiuti di revisione del codice, che richiedono un ragionamento multi-step, e l'agente ha completato il primo progetto sotto supervisione manuale.
• AI Evoluzione continua delle capacità: Attraverso il ciclo di feedback e il sistema di valutazione, le prestazioni dell'agente aumentano con un uso più elevato, piuttosto che gradualmente diminuire dopo un'implementazione una volta.