Kejenteraan Pintar Agen AI

Terapkan adegan

Pada tahun 2025-2026, Model Bahasa Besar berevolusi dari "Bisa chatting dalam kotak dialog" to "Agent" to "Dapatkan alat panggilan, misi, ingat konteks." Fokus bisnis berubah dari "Whether atau tidak menggunakan AI"Cara membebankan AI ke dalam proses bisnis harian sehingga semua orang di setiap posisi dapat benar-benar menggunakannya."。

Namun, ada kesenjangan besar antara realitas dan harapan: model besar generik tidak memahami konteks bisnis dari perusahaan – tidak mengetahui aturan kode produk Anda, tidak mengetahui proses persetujuan Anda, dan Anda belum akumulasi percakapan tamu lima tahun. Memberi makan pengetahuan bisnis ke model, membuatnya bekerja sesuai dengan aliran kerja bisnis, dan memastikan bahwa hasil output dapat dikelola dan diaudit – ini adalah kesulitan nyata untuk AI dalam implementasi perusahaan.

Adegan-adegan yang digambarkan di sini adalah untuk bisnis yang mengharapkan untuk membenamkan kemampuan model besar ke dalam alur kerja harian untuk mencapai efisiensi AI-driven. Halaman digunakan untuk menampilkan hasil.ZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Teknologi Informasi Ltd.)Kemudahan AI Agent yang tersedia workstation konstruksi programme tidak mewakili pengungkapan data untuk klien tertentu.

Tantangan operasional khas

§Final kilometre" antara kemampuan dan adegan bisnis

• Model generik tidak memahami konteks perusahaan.Model besar dapat menjadi jawaban yang halus untuk "apa manajemen rantai pasokan," tetapi ketika Anda bertanya "A tingkat pengembalian klien meningkat 3% bulan lalu," tidak dapat mengakses database pesanan Anda dan mengembalikan catatan untuk memberikan analisis yang sebenarnya.
• Pengetahuan bisnis tidak terorganisir secara efektifManual produk ini tersebar dalam Conflence, teknologi disimpan di Markdown di gudang Git, dan jargon klien standar berada di sudut dokumen buku terbang.Pengetahuan ini isdata gelap yang tidak dapat diakses" untuk model.
• Keluaran tidak dapat dikelolaModel morfashi dapat menciptakan ilusi – memalsukan parameter produk yang tidak ada, mengutip proses usang, dan memberikan saran yang bertentangan dengan kebijakan perusahaan.Dalam skenario berorientasi klien, ketidakpahaman ini berakibat fatal.

2. Kompleks organisasi berbagai kolaborasi Agen dan alat

• Siau Ager tunggal memiliki langit-langitLayanan tamu, Agen, membutuhkan kemampuan untuk kedua pengetahuan akses (check file produk), kueri data (check order status), eksekusi operasi (start return), dan pengambilan keputusan hakim (debit dipenuhi). Semua kemampuan ini tertanam dalam petunjuk yang tidak hanya token sangat mahal, tetapi tingkat akurasi berkurang dengan meningkatnya kompleksitas.
• Agent's interaction with existing systemsAgen perlu menghubungi API dalam perusahaan, database pencarian, mengoperasikan CRM - semua membutuhkan kontrol dan link panggilan yang aman, dan model tidak dapat "memungkinkan"untuk mengakses data sensitif.
• Jadwal koordinasi MultiAgenTugas kompleks mungkin memerlukan sejumlah kolaborasi Agen profesional - misalnya, " menangani keluhan pelanggan" mungkin memerlukan analisis catatan sejarah Agen, skema kompensasi penilaian Agensi keputusan, implementasi Agen roll-back dan mengirim surat permintaan maaf Cara mendapatkan beberapa Agen untuk bekerja dalam urutan yang tepat adalah tantangan organisasi yang sama sekali baru.

Kekurangan loop tertutup untuk penilaian dampak dan optimisasi berkelanjutan

• Kekurangan metrikAgen melakukan pekerjaan yang buruk apa jawabannya? apakah tingkat penyelesaian misi? tapi tidak jelas seberapa banyak itu benar-benar bekerja.
• Umpan baliknya rusak.Pengguna mengoreksi jawaban yang salah untuk Agen selama penggunaan, tetapi pembetulan itu tidak dikumpulkan secara sistematis dan digunakan untuk mengoptimalkan kinerja model. lain kali, Agen mungkin telah memberikan jawaban yang sama.

Pemikiran desain Program

1. RAG + basis pengetahuan: Membuat model baca bisnis

• Kuantifikasi ilmu bisnisPengguna bertanya, sistem mendapatkan klip pengetahuan yang paling relevan dan menyuntikkannya sebagai konteks ke dalam model Prompt. Model ini didasarkan pada pengetahuan bisnis yang nyata, bukan pada pengetahuan umum dalam data pelatihan.
• Kualitas yang semakin baik:Pemilihan model yang tertanam, kebijakan segmenting, algoritma urutan penerimaan kembali - RAG efek sangat bergantung pada rincian proyek ini. ZhiHua Tech secara terus menerus mengoptimalkan pengambilan dan tingkat akurasi melalui pengujian A/B dan umpan balik representasi manual.
• Penjaga Keamanan BekalKeanehan menetapkan mesin aturan sebelum keluaran model - Uji apakah output berisi informasi produk palsu, pelanggaran persyaratan kepatuhan, dan menyarankan pemindahan manual ketika kemampuan Agent dilampaui. Operasi sensitif (misalnya pengembalian dana, penghapusan data) memerlukan konfirmasi kedua.

Pustaka 2. Fungsi Panggilan+ Rantai Alat Integrasi

• Sampul alat standardisasi XEFI¡Oasel : Mengaktifkan kemampuan sistem internal perusahaan (CRM / / / database) sebagai Funct/ API yang distandardisasi, Agen memanggil permintaan melalui Function Calling Protocol. Contohnya, QueryOrder " (customer Id= "A") calls `returns structured JSON.
• Otoritas dan kontrol keamananAlat agen menyebut hak pengguna yang sama dengan hak pengguna - Agen dapat memeriksa pesanan tetapi tidak mengembalikan dana, dan manajer Agen memiliki hak fungsional untuk mengembalikan dana. semua operasi sensitif merekam catatan audit.
• Perencanaan dan misi multilangkah lingungan lingkuku¡Analisis alasan pengembalian barang bulan lalu dan rekomendasi perbaikan", Agen secara otomatis memecah menjadi misi multi langkah - Pertanyaan data tentang pengembalian barang Pertanyaan analisis penyebab klasifikasi pencarian kembali Masalah Top Quest dari Retrieveal Improvement Program Quest laporan. Hasil setiap langkah mempengaruhi tindakan selanjutnya.

Sistem penilaian dan pembelajaran terus menerus

• Penunjukan penilaian Multi-dimensi¡Accuracy of response, task completion rate, kepuasan pengguna, rata-rata waktu pemrosesan, tingkat konversi — menetapkan garis dasar penilaian kuantitatif, membandingkan perubahan efek dengan setiap model atau Prompt update.
• Pembelajaran Bertambah Feedback Manusia (RLHF):Suapan balik dari pengguna pada respon Agen, misalnya, ajukan/titik, pembetulan kesalahan, instruksi tambahan, dll, secara otomatis dikumpulkan dan dimasukkan ke dalam proses tagging, dan digunakan secara periodik untuk model-model fine-tune atau Prompt optimal.
• Papan View Kesan AfTManajemen menyediakan dukungan data untuk pembuatan keputusan masukan AI melalui pengetahuan real-time tentang penggunaan Agen, akurasi, kepuasan pengguna dan ROI.

Skop kapasitas sistem

🔹tahu basis dan mesin RAG

• Resolusi dokumen berformat multiformat olection (PDF/World/Marktown/Conflence/Flying Book)
• Pemilihan dan optimisasi basis data Vektor (Milevus / Pinecone / Weaviate)
• Pencarian Campuran (Variance Search + Kata Kunci Pencarian + Penapis Terstruktur)
• Kebijakan dan Tugas Tingkat-Bagian Kinerja dan Pembenaman Model Pemilihan dan Penilaian

🔹 Organisasi Agensi dan Rantai Alat

• Mesin tata letak aliran kerja Agensi (kolaborasi multiAgent + Cabang kondisi + loop)
• Fungsi Pustaka Panggilan Pendaftaran Alat Standar dan Panggilan Gerbang
• Perencanaan dan pelacakan implementasi misi multistep.
• Pengendalian Wewenang dan Audit Log Panggilan Alat

🔹 Lapisan yang disesuaikan dengan berbagai model

• Model unified panggilan antarmuka unified untuk melindungi perbedaan API dari produsen yang berbeda
• Sogja mendukung model multipel seperti OpenAI / Azure / General / Man-Speed / DeepSeek
• Rute Model: Pilih-sendiri model terbaik menurut jenis tugas dan biaya
• Mekanisme Fallback: Auto-toggle model backup ketika model utama tidak tersedia

Dialog dan antarmuka

• Integrasi platform Chat Integrasi Inenterprise Integrasi platform Integrasi Intra-enterprise (Buku/Pertor/Pertar/Perkuat)
• Web End Web Independent Dialoge Antarmuka, mendukung dirender Markdown dan sorotan kode
• Manajemen dialog multi-daur-daur multi-daur
• Keluaran Fluid morfine, pengguna rendah menunggu persepsi

• Penilaian dan optimalisasi platform

• Program Manajemen dan Pengujian Versi Featon dan A/B
• Kualitas kata tanya secara otomatis mencetak + label manual
• Pengumpulan dan analisis umpan balik pengguna tidak disutradai oleh pengguna
• ¡goya Gunakan statistik dan panel ROI

Deliverables

Orientasi nilai yang diinginkan

• Akuisisi pengetahuan telah berpindah dari "lihat dokumen" untuk " meminta AboutPengetahuan bisnis, seperti parameter produk, proses operasi, program sejarah, diperoleh dalam bahasa alami segera, mengurangi waktu untuk pertanyaan lintas sektoral sebesar 60%+.
• Otomasi thodance dari pengolahan lembar kerja duplikat• Frekuensi tinggi pengulangan layanan pelanggan, dukungan TI, pertanyaan dan jawaban HR ditangani oleh Agen, dengan pengurangan tingkat intervensi manual sebesar 40 hingga 70 persen.
• Tugas yang dilakukan oleh Agen dalam konserTugas seperti data analisis generasi, peninjauan ulang istilah kontrak, bantuan review kode, yang membutuhkan penalaran multi-langkah, dan Agen menyelesaikan draf pertama di bawah pengawasan manual.
• KESESUAIAN Evolusi berkelanjutan AIMelalui sistem loop dan penilaian umpan balik, kinerja Agen meningkat dengan peningkatan penggunaan daripada penurunan secara bertahap setelah satu kali penyebaran.