AIの代理店のスマートなワークステーション

シーンを適用する

2025-2026年、ビッグランゲージモデルは「対話ボックスでチャットできる」から「エージェント」へと進化し、「ツール、ミッション、コンテクストを呼び出す」。ビジネスは「AIを使うかどうか」から「ビジネスは変化しました」「AIを毎日業務プロセスに組み込む方法」で、誰もが実際に使うことができるようにします。。

しかし、現実と期待の大きなギャップがあります。一般的な大きなモデルは、企業のビジネスのコンテキストを理解していません。それは、製品コードルールを理解しず、承認プロセスを知りません。そして、5年間のゲストの会話を蓄積していません。ビジネスの知識をモデルに供給し、ビジネスのワークフローに従って機能し、出力結果が管理可能で監査可能であることを保証します。これは、企業実装におけるAIにとって本当の困難です。

ここに説明したシーンは、AI 主導の効率性を達成するために、大きなモデル機能を毎日ワークフローに組み込むことを期待する企業のためのものです。 結果を表示するには、ページが使用されます。ZhiHua Tech(上海電子商工会-Shui情報技術有限公司)AI エージェントワークステーション構築プログラムでは、特定のクライアントのデータ開示を表明していません。

典型的な運用課題

1.「フィナル・キロメット」の能力とビジネスシーン

• ジェネリックモデルは、企業の文脈を理解していません。ビッグモデルは、「サプライチェーン管理」にスムーズな回答をすることができますが、「クライアントのリターン率が3%の先月増加」と尋ねると、注文データベースにアクセスして、実際の分析を行うためにレコードを返すことはできません。
• 業務知識が効果的に組織されない製品のマニュアルは、Conflenceで散らばっています。Git倉庫のMarkdownに技術が保存され、標準的なクライアントのjargonは飛行帳文書のコーナーにあります。この知識はモデルのための「アクセス不能なダークデータ」です。
• 出力は管理できませんモデルは、非既存の製品パラメータを製作し、廃止プロセスを引用し、企業方針に反する助言を与える、錯誤を作成することができます。 クライアント指向のシナリオでは、この妥協性は致命的です。

2. 複数のエージェントのコラボレーションとツールの複雑な組織

• シングルエイガーは天井を持っていますゲストサービス、エージェントは、アクセスナレッジ(製品ファイルをチェック)、データクエリ(注文状況をチェック)、実行(スタート払い戻し)、意思決定の判断(デビットが満たされている)の両方を要求します。トークンが非常に高価であるだけでなく、精度率は複雑性を増加させることで減少するヒントに、これらのすべての機能は埋め込まれています。
• 既存のシステムとのエージェントのやり取り: エージェントは、企業内のAPIを呼び出す必要があります, 検索データベース, CRMを動作させる - すべてが安全な制御と呼び出しリンクを必要としています, モデルは、機密データにアクセスするために「自由」することはできません.
• マルチエージェントの調整スケジュール: 複雑なタスクは、専門家のエージェントのコラボレーションの数を必要とする場合があります。例えば、「顧客苦情を処理する」というと、エージェントの履歴レコードの分析、意思決定エージェントの判断報酬スキーム、エージェントロールバックの実装、および謝罪メールの送信が必要になる場合があります。適切なシーケンスで作業する複数のエージェントを取得する方法は、完全に新しい組織的課題です。

3. 影響評価および連続的な最適化のための閉鎖したループの欠如

• メトリックの欠如:エージェントは悪い仕事をしました。答えは?ミッション完了率は? 定量評価システムがなければ、AIの入力は「シュランダムのロイ」になりました。 ご存知ですか? 役立つかもしれませんが、本当に動作する量は明らかではありません。
• フィードバックは壊れています。: ユーザーは、使用中のエージェントの間違った回答を修正しましたが、修正は体系的に収集されず、モデルのパフォーマンスを最適化するために使用されました。次回は、エージェントは同じ間違った回答を与えられたことがあります。

計画設計思考

1. RAG + 知識ベース:モデルを読み取りビジネスを作る

• 業務知識の定量化ユーザーは、システムが最も関連性の高い知識クリップを取り出し、モデルのプロンプトにコンテキストとして注入します。モデルは、トレーニングデータの一般的な知識ではなく、実際のビジネス知識に基づいています。
• 品質を継続的に改善する: モデル選択、セグメンテーションポリシー、検索シーケンスアルゴリズム - RAG 効果は、プロジェクトの詳細に大きく依存します。 ZhiHua Tech は、A/B テストおよびマニュアル表現フィードバックを通じて、検索および精度を継続的に最適化します。
• ガードレールセキュリティガードモデル出力前のルールエンジン - 出力に誤った製品情報が含まれているかどうかをテストし、コンプライアンス要件に違反し、エージェントの機能が超過したときに手動転送を推薦します。 感度の高い操作(例えば、払い戻し、データ削除)は2番目の確認が必要です。

2. 機能 Calling+ 用具のチェーン統合

• 標準化された用具の封筒: 標準化された Funct/ API として、社内システム (CRM/ERP/OA/データベース) の機能のカプセル化、機能呼出しプロトコルによる要求に対するエージェント呼び出し。例えば、「クエリオーダー」(顧客用 Id=「A」)は、JSON を構成した「リターン」と呼びます。
• 権限とセキュリティ制御: エージェントのツールは、ユーザーの権利と同じユーザー権限を呼びます。エージェントは注文をチェックアウトすることができますが、返金できません。また、エージェントのマネージャーは返金する機能的な権利を持っています。すべての機密操作は、監査ログを記録します。
• 多段推論とミッション計画: 複雑なタスク(例えば、先月商品の返品と改善の推奨事項の分析)のために、エージェントは複数のステップミッションに自動的に分解します - 結果の検索結果の検索結果の検索結果の検索結果の検索結果の検索結果の検索結果の検索結果の検索結果の検索結果は、結果の検索結果の検索結果の検索結果の検索結果に影響します。

3. アセスメントシステムおよび連続的な学習

• 多次元評価指標: 応答、タスクの完了率、ユーザーの満足度、平均処理時間、変換速度の正確さ — 定量評価ベースラインを確立し、各モデルまたはプロンプト更新による効果変更を比較します。
• ヒューマンフィードバック強化学習(RLHF): Agent の応答のユーザーからのフィードバック、例えば、acclaims/points、エラー修正、追加指示など、タグ付けプロセスに自動的に収集され、入力され、期限に基づいて、モデルを細かく調整したり、Prompt を最適化したりします。
• 効果の掲示板: 管理は、エージェントの使用状況、正確性、ユーザー満足度、ROIのリアルタイム知識によるAI入力意思決定のためのデータサポートを提供します。

システム容量の規模

ナレッジベースとRAGエンジン

• 多書式文書の解像度(PDF/Word/Marktown/Conflence/Flying Book)
• ベクトルデータベースの選定と最適化(Milevus / Pinecone / Weaviate)
• 混合検索(品種検索+キーワード検索+構造フィルタ)
• パートリーポリシーとモデル選定と評価の埋め込み

エージェント・組織とツールチェーン

• エージェントワークフローレイアウトエンジン(マルチエージェントコラボレーション+条件分岐+ループ)
• 機能 標準的な用具の登録および呼出しの出入口を呼ぶ機能
• ミッション計画と実装トラッキングの多段推論
• ツールコールの権限制御と監査ログ

複数のモデルを合わせた層

• ユニファイドモデルは、異なるメーカーからシールドAPIの違いにインターフェイスを呼び出します
• OpenAI/Azure/一般/マンスピード/DeepSeekなどの複数のモデルをサポート
• モデルルート:タスクとコストの種類に応じて最適なモデルを自動選択
• フォールバック機構:メインモデルが利用できなくなったときに自動トグルバックアップモデル

対話とインターフェイス

• チャットプラットフォームの統合(Flying Book/Pertor/Soft)
• Webエンド独立した対話インターフェイス、Markdownのレンダリングおよびコードのハイライトをサポート
• コンテキストメモリとマルチサイクルの対話管理
• 流体出力、知覚を待ち受けるユーザが低い

• プラットフォームの評価と最適化

• プロンプトバージョン管理とA/Bテスト
• 答えの質は自動的にスコアリング+手動ラベルを分類します
• ユーザーフィードバック収集と分析
• 統計とROIパネルを使用する

配送可能

意図した値のオリエンテーション

• 「ドキュメントを見る」から「お問い合わせ」へ、ナレッジ取得が進んでいます。: 製品パラメータ、運用プロセス、履歴プログラムなどのビジネス知識は、すぐに自然言語で取得され、断続的なクエリの時間を60%以上削減します。
• 重複したワークシート処理の自動化• 顧客サービス、ITサポート、人事質問および回答の高周波繰り返すと、40〜70パーセントの手動介入率の減少がエージェントによって処理されます。
• コンサートでエージェントが行う複雑なタスク: データ分析生成、契約条件の見直し、多段推論が必要なコードレビューアッセンブリ、エージェントはマニュアル監修のもとに第一次草案を完成させるなど、タスク。
• AI 機能の連続進化: フィードバックループと評価システムにより、エージェントのパフォーマンスが向上し、ワンタイム展開後、徐々に低下するのではなく、使用量が増加します。