AI Agent Inteligentna stacja robocza

Zastosuj scenę

W 2025- 2026 roku, Big Language Model ewoluował z "Można rozmawiać w polu dialogowym" do "Agent" do "Może wywołać narzędzia, misje, pamiętaćkontekst". Koncentracja biznesowa zmieniła się z "Czy używać AI""Jak wmontować AI w codzienne procesy biznesowe, aby każdy w każdej pozycji mógł go wykorzystać".。

Istnieje jednak ogromna różnica między rzeczywistością a oczekiwaniami: model ogólny nie rozumie kontekstu biznesowego przedsiębiorstwa - nie zna reguł kodu produktu, nie zna procesu zatwierdzania, a nie zgromadził pięcioletni rozmowy gości. Podając do modelu wiedzę biznesową, co sprawia, że działa zgodnie z przepływem pracy przedsiębiorstwa, a także zapewnia, że wyniki produkcji są do zarządzania i kontroli - są to prawdziwe trudności dla AI w realizacji przedsiębiorstwa.

Sceny opisane tutaj są dla firm, które oczekują, że w codziennych przepływach pracy włożą duże możliwości modelu, aby osiągnąć wydajność napędzaną AI. Strona jest używana do wyświetlania wyników.ZhiHua Tech (Shanghai e- Seok- shu Hsien- Shui Information Technology Ltd.)Dostępny program budowy stacji roboczych AI Agent nie oznacza ujawniania danych dla konkretnych klientów.

Typowe wyzwania operacyjne

1. "Ostatni kilometr" pomiędzy możliwościami i sceną biznesową

• Model ogólny nie rozumie kontekstu przedsiębiorstwa.Duży model może być płynną odpowiedzią na "co jest zarządzanie łańcuchem dostaw", ale kiedy pytasz "Klient A 's zwrotny wzrósł o 3% w zeszłym miesiącu", nie może uzyskać dostępu do bazy zamówień i odzyskać rekordów, aby dać prawdziwą analizę.
• Wiedza o biznesie nie jest skutecznie zorganizowanaPodręcznik produktu jest rozproszony w Conflence, technologia jest przechowywana w Markdown w magazynie Git, a standardowy żargon klienta jest w rogu dokumentu książki latające. Ta wiedza jest "niedostępne ciemne dane" dla modeli.
• Wyjście nie jest możliwe do zarządzaniaModel może tworzyć iluzje - tworzenie nieistniejących parametrów produktu, cytowanie przestarzałych procesów i udzielanie porad, które są sprzeczne z polityką korporacyjną. W scenariuszu zorientowanym na klienta, ta niezrozumienie jest śmiertelna.

2. Złożona organizacja wielu współpracy i narzędzi agentów

• Pojedynczy Ager ma sufitUsługa dla gości, Agent, wymaga możliwości zarówno dostępu do wiedzy (sprawdzić pliki produktów), zapytanie danych (status zamówienia check), obsługi realizacji (zwrot kosztów rozpoczęcia), i sędzia podejmowania decyzji (debety są spełnione). Wszystkie te możliwości są wbudowane w podpowiedź, że nie tylko token jest bardzo drogie, ale wskaźnik dokładności zmniejsza się wraz ze wzrostem złożoności.
• Interakcja agenta z istniejącymi systemami: Agent musi zadzwonić do API w ramach przedsiębiorstwa, bazy danych wyszukiwania, eksploatacji CRM - wszystkie wymagają bezpiecznej kontroli i połączeń, a model nie może być "na wolności", aby uzyskać dostęp do danych wrażliwych.
• Wielofunkcyjny skoordynowany harmonogram: Złożone zadania mogą wymagać wielu profesjonalnych współpracy Agenta - na przykład, "zajmowanie się reklamacją klienta" może wymagać analizy historycznych zapisów Agenta, decydujący program kompensacji osądów Agent, wdrożenie Agenta roll- back i wysyłanie przeprosin. Jak przekonać wielu agentów do pracy w odpowiedniej kolejności jest zupełnie nowym wyzwaniem organizacyjnym.

3. Brak zamkniętych pętli do oceny wpływu i ciągłej optymalizacji

• Brak wskaźników: Agent zrobił złą robotę. Jaka była odpowiedź? Jaki był wskaźnik realizacji misji? Bez wymiernego systemu oceny, wkład AI stał się "Roi z Scherdingham" - wiesz, może być przydatny, ale nie jest jasne, jak bardzo działa.
• Reakcja jest zepsuta.: Użytkownik poprawił błędną odpowiedź dla agenta podczas użytkowania, ale korekta nie była systematycznie zbierana i wykorzystywana do optymalizacji wydajności modelu. Następnym razem, Agent mógł dać tę samą błędną odpowiedź.

Myślenie projektowe programu

1. RAG + baza wiedzy: Czytanie modeli biznesowych

• Ilościowanie wiedzy biznesowejUżytkownik pyta, system pobiera najbardziej istotne klipy wiedzy i wprowadza je w kontekście modelu Prompt. Model ten opiera się na rzeczywistej wiedzy biznesowej, a nie na ogólnej wiedzy w danych szkoleniowych.
• Nieustannie poprawiana jakość pobierania: Wybór modelu, polityka segmentacji, algorytmy sekwencji pobierania - efekty RAG w dużym stopniu zależą od tych szczegółów projektu. ZhiHua Tech stale optymalizuje szybkość pobierania i dokładność poprzez testy A / B oraz ręczną prezentację informacji zwrotnych.
• Guardrails Security GuardUstawia silnik regulacji przed wyjściem modelu - sprawdza, czy wyjście zawiera fałszywe informacje o produkcie, narusza wymagania zgodności i zaleca ręczne przeniesienie, gdy funkcja agenta jest przekroczona. Wrażliwe operacje (np. zwroty, usuwanie danych) wymagają drugiego potwierdzenia.

2. Funkcja Wywołanie + Integracja łańcuchów narzędzi

• Koperta znormalizowana: Połączając możliwości wewnętrznego systemu przedsiębiorstwa (CRM / ERP / OA / baza danych) jako znormalizowanego Funct / API, Agent wzywa na żądanie poprzez Function Calling Protocol. Na przykład, "QueryOrder" (klient Id = "A") połączeń 'zwroty strukturyzowane JSON.
• Organ i kontrola bezpieczeństwa: Narzędzie agenta wywołuje takie same przywileje użytkownika jak prawa użytkownika - Agent może sprawdzić zamówienie, ale nie zwrot, a menedżer agenta ma funkcjonalne prawa do zwrotu. Wszystkie wrażliwe operacje rejestrują dziennik audytu.
• Wieloetapowe rozumowanie i planowanie misji: Dla złożonych zadań (np. "Analiza przyczyn zwrotu towarów w zeszłym miesiącu i zalecenia dotyczące poprawy", Agent automatycznie rozkłada się na misje wieloetapowe - Zapytanie o dane dotyczące zwrotu towarów Analiza queerowa klasyfikacji przyczyny powrotu Quest Top problem Quest of the Retrieval Proproprovence Program Quest. Wyniki każdego kroku wpływają na następny przebieg działania.

3. Systemy oceny i uczenia się przez cały czas

• Wielowymiarowe wskaźniki oceny: Dokładność odpowiedzi, stopień realizacji zadania, zadowolenie użytkownika, średni czas przetwarzania, wskaźnik konwersji - ustalić ilościowy poziom odniesienia oceny, porównać zmiany skutków z każdym modelem lub Pędu aktualizacji.
• Ulepszone uczenie się przez człowieka (RLHF): Informacje zwrotne od użytkowników odpowiedzi agenta, np. acclaims / points, korekta błędów, dodatkowe instrukcje, itp., są automatycznie zbierane i wprowadzane do procesu znakowania, i są wykorzystywane okresowo do fine- tune modeli lub optymalizacji Prompt.
• Efekt Viewboard: Zarządzanie zapewnia obsługę danych dla decyzji wejściowych AI poprzez real- time wiedzy o użyciu agenta, dokładności, satysfakcji użytkownika i ROI.

Zakres zdolności systemu

Baza wiedzy i silnik RAG

• Rozdzielczość dokumentów w formacie multiformatowym (PDF / Word / Marktown / Conflence / Flying Book)
• Wybór i optymalizacja bazy danych wektorowych (Milevus / Pinecone / Osłabione)
• Wyszukiwarka mieszana (Wyszukiwarka wariancji + Wyszukiwarka słów kluczowych + Filtr strukturalny)
• Polityka w zakresie stawek częściowych oraz ocena modelu ponoszenia kosztów

Organizacja i łańcuch narzędzi

• Silnik układu przepływu pracy (współpraca wieloagencyjna + warunkowa gałąź + pętla)
• Funkcja Wywołanie standardowa rejestracja narzędzi i brama wywołania
• Wieloetapowe planowanie i monitorowanie realizacji misji w oparciu o uzasadnienie
• Dziennik kontroli i audytu organu dla wywołania narzędzia

Warstwa wielo-modelowa

• Zjednoczony model wywołuje interfejsy do osłon różnice API od różnych producentów
• Obsługa wielu modeli, takich jak OpenAI / Azure / General / Man- Speed / DeepSeek
• Trasa modelu: Auto- wybierz najlepszy model w zależności od rodzaju zadania i kosztów
• Mechanizm Fallback: Automatyczne przełączanie modeli kopii zapasowych, gdy główny model nie jest dostępny

Dialog i interfejs

• Integracja platformy czatu wewnątrz przedsiębiorstwa (Flying Book / Pertor / Soft)
• Interfejs niezależnego dialogu, wspierający renderowanie Markdown i podświetlanie kodu
• Zarządzanie pamięcią kontekcjonalną i wielocyklarnym dialogiem
• Wyjście płynów, niższy użytkownik czeka na percepcję

• Ocena i optymalizacja platformy

• Szybkie zarządzanie wersjami i test A / B
• Jakość odpowiedzi automatycznie punktuje + etykieta ręczna
• Zbieranie i analiza informacji zwrotnych od użytkowników
• Użyj statystyk i paneli ROI

Realizacja

Docelowa orientacja wartości

• Zakup wiedzy przeszedł z "zobacz dokumenty" do "zapytaj o": Wiedza o biznesie, taka jak parametry produktu, procesy operacyjne, programy historyczne, jest natychmiast nabywana w języku naturalnym, co zmniejsza czas dla międzysektorowych zapytań o 60% +.
• Automatyzacja duplikatu przetwarzania arkusza• Wysoka częstotliwość powtarza obsługę klienta, wsparcie IT, pytania i odpowiedzi HR są obsługiwane przez Agenta, z obniżeniem stawek ręcznej interwencji 40 do 70%.
• Złożone zadanie wykonywane przez Agenta w koncercie: Zadania takie jak tworzenie analiz danych, przegląd warunków umowy, pomoc w przeglądzie kodów, które wymagają wieloetapowego rozumowania, a Agent ukończył pierwszy projekt pod nadzorem ręcznym.
• AI Ciągłe ewolucje możliwości: Poprzez system pętli zwrotnej i oceny, wydajność agenta zwiększa się ze zwiększonym wykorzystaniem, a nie stopniowo maleje po jednorazowym wdrożeniu.