AI Agente Smart Workstation

Aplicar a cena

Em 2025-2026, o Modelo de Big Language evoluiu de "Pode conversar em uma caixa de diálogo" para "Agente" para "Pode chamar ferramentas, missões, lembrar contexto." O foco de negócios mudou de "Se usar ou não o AI""Como incorporar o AI nos processos de negócios diários para que todos em todas as posições possam usá-lo de fato."。

Mas há uma enorme lacuna entre realidade e expectativas: o modelo genérico não entende o contexto de negócios da empresa – não conhece as regras do código do produto, não conhece o processo de aprovação e você não acumulou uma conversa de clientes de cinco anos. Alimentando o conhecimento empresarial ao modelo, fazendo-o funcionar de acordo com o fluxo de trabalho do negócio e garantindo que os resultados de saída sejam gerenciáveis e auditáveis – são as verdadeiras dificuldades para a implementação da empresa pela AI.

As cenas descritas aqui são para empresas que esperam incorporar grandes recursos de modelos em fluxos de trabalho diários para alcançar a eficiência orientada pelo AI. A página é usada para exibir os resultados.ZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Information Technology Ltd.)O programa de construção da estação de trabalho AI Agent disponível não representa a divulgação de dados para clientes específicos.

Desafios operacionais típicos

1. "Cilometro final" entre capacidades e cenas de negócios

• O modelo genérico não entende o contexto da empresa.O grande modelo pode ser uma resposta suave para "o que é gerenciamento de cadeia de suprimentos", mas quando você pergunta "a taxa de retorno do cliente de A aumentou em 3% no mês passado", ele não pode acessar seu banco de dados de pedidos e retornar registros para dar uma análise real.
• O conhecimento empresarial não é efetivamente organizadoO manual do produto está espalhado em Conflénce, a tecnologia é armazenada em Markdown no armazém Git, e o jargão do cliente padrão está em um canto do documento do livro voador. Este conhecimento é "dados obscuros inacessíveis" para modelos.
• O resultado não é gerenciávelO modelo pode criar ilusões – fabricando parâmetros de produto inexistentes, citando processos obsoletos e dando conselhos contrários à política corporativa. Em um cenário orientado para o cliente, essa incompreensibilidade é fatal.

2. Organização complexa de múltiplas colaborações e ferramentas do Agente

• O único Ager tem um tectoUm serviço convidado, Agente, requer a capacidade de acessar tanto o conhecimento (verificar arquivos de produto), consulta de dados (verificar o estado da ordem), executar operação (reembolsos de início) e julgar tomada de decisão (debits são cumpridos). Todas essas capacidades estão incorporadas em uma dica de que não só o token é extremamente caro, mas a taxa de precisão diminui com o aumento da complexidade.
• Interacção do agente com sistemas existentes: O agente precisa chamar API dentro da empresa, pesquisar bancos de dados, operar CRM - todos requerem controle seguro e ligações de chamada, e o modelo não pode estar "em liberdade" para acessar dados sensíveis.
• Programação coordenada MultiAgent: As tarefas complexas podem exigir uma série de colaborações profissionais do Agente - por exemplo, "manejar uma reclamação do cliente" pode exigir uma análise dos registros históricos do Agente, um esquema de compensação de julgamento do Agente tomada de decisão, uma implementação do Agente roll-back e enviar o e-mail de desculpas. Como fazer com que vários Agentes trabalhem na sequência certa é um desafio organizacional completamente novo.

3. Falta de laços fechados para avaliação de impacto e otimização contínua

• Falta de métricas:Agent fez um trabalho ruim. Qual foi a resposta? Qual foi a taxa de conclusão da missão? Sem um sistema de avaliação quantificável, a entrada do AI tornou-se o "Roi de Scherdingham" -- você sabe, pode ser útil, mas não é claro o quanto realmente funciona.
• O feedback está quebrado.: O usuário corrigiu a resposta errada para o Agente durante o uso, mas a correção não foi coletada sistematicamente e utilizada para otimizar o desempenho do modelo. Da próxima vez, o Agente pode ter dado a mesma resposta errada.

Pensamento de concepção do programa

1. RAG + base de conhecimento: Fazendo modelos ler negócios

• Quantificação do conhecimento das empresasO usuário pergunta, o sistema recupera os clipes de conhecimento mais relevantes e injeta-os como contexto no modelo Prompt. O modelo é baseado em conhecimento de negócios real, não em conhecimento geral em dados de treinamento.
• A recuperação da qualidade melhorou continuamente: A incorporação de modelos de seleção, política de segmentação, algoritmos de sequência de recuperação - RAG efeitos dependem fortemente destes detalhes do projeto. ZhiHua Tech continuamente otimiza recuperação e taxas de precisão através de teste A / B e feedback de representação manual.
• Guarda-redes SegurançaDefine um motor de regra antes da saída do modelo - Testa se a saída contém informações falsas sobre o produto, viola os requisitos de conformidade e recomenda a transferência manual quando a capacidade do Agente é excedida. Operações sensíveis (por exemplo, reembolsos, exclusões de dados) requerem segunda confirmação.

2. Integração de Chamada de Função+ Cadeia de ferramentas

• Envelope de ferramentas padronizado: Encapsulando as capacidades do sistema interno da empresa (CRM / ERP / OA / base de dados) como um Funct/ API padronizado, Agent chama sob demanda através do Protocolo de Chamada de Função. Por exemplo, "QueryOrder" (cliente Id= "A") chama `retornos estruturados JSON.
• Autoridade e controlo de segurança: A ferramenta do agente chama os mesmos privilégios de usuário que os direitos do usuário - O agente pode verificar um pedido, mas não reembolso, e o gerente do agente tem direitos funcionais de reembolso. Todas as operações sensíveis registram o registro de auditoria.
• Raciocínio multipasso e planeamento da missão: Para tarefas complexas (por exemplo, "Análise das razões para o retorno de bens no mês passado e recomendações para melhoria", o agente automaticamente se divide em missões multi-step - Consulta dos dados sobre o retorno de bens Análise da causa de classificação da Quest de retorno do problema Top Quest do Programa de Melhoria de Recuperação Quest relatórios. Os resultados de cada etapa afetam o próximo curso de ação.

3. Sistemas de avaliação e aprendizagem contínua

• Indicadores de avaliação multidimensionais: Precisão de resposta, taxa de conclusão da tarefa, satisfação do usuário, tempo médio de processamento, taxa de conversão — estabelecer uma avaliação quantitativa basal, comparar alterações de efeitos com cada modelo ou atualização Prompt.
• Aprendizagem Melhorada de Feedback Humano (RLHF): O feedback dos usuários sobre as respostas do Agente, por exemplo, aclamações/pontos, correção de erros, instruções adicionais, etc., é automaticamente coletado e inserido no processo de marcação, e é usado em uma base periódica para ajustar modelos ou otimizar Prompt.
• Painel de Visualização de Efeitos: A gestão fornece suporte de dados para a tomada de decisões de entrada AI através do conhecimento em tempo real do uso do agente, precisão, satisfação do usuário e ROI.

Âmbito de aplicação da capacidade do sistema

..knowledge base e motor RAG

• Resolução de documentos multiformatos (PDF/Word/Marktown/Conflence/Flying Book)
• Seleção e otimização de banco de dados vetorial (Milevus / Pinecone / Weaviate)
• Pesquisa mista (Pesquisa de Variância + Busca de Palavras-chave + Filtro Estruturado)
• Política de taxa de part-rate e inclusão de modelo de seleção e avaliação

..Agent Organização e Cadeia de Ferramentas

• Mecanismo de layout de fluxo de trabalho agente (colaboração multiAgent + ramo condicional + loop)
• Função Chamando padrão de registro de ferramenta e Gateway de chamada
• Planejamento e acompanhamento de missão de raciocínio multipasso
• Controle de autoridade e registro de auditoria para chamada de ferramenta

□ Camada multimodelizada

• Interfaces de chamadas de modelo unificado para proteger diferenças API de diferentes fabricantes
• Suporte a vários modelos, como OpenAI / Azure / Geral / Man-Speed / DeepSeek
• Modelo rota: Selecionar automaticamente o melhor modelo de acordo com o tipo de tarefa e custo
• Mecanismo de recuperação: Alternar automaticamente modelos de backup quando o modelo principal não estiver disponível

Diálogo e interface

• Integração de plataforma de chat intraempresa (Flying Book/Pertor/Soft)
• Interface de diálogo independente do fim da Web, suportando renderização de Markdown e realce de código
• Memória contextual e gestão de diálogos multiciclos
• Saída de fluido, usuário inferior esperando pela percepção

• Avaliação e otimização da plataforma

• Gestão de Versão Prompt e Teste A/B
• Resposta qualidade automaticamente pontuação + etiqueta manual
• Recolha e análise de feedback do utilizador
• Usar estatísticas e painéis ROI

Entregas

Orientação do valor pretendido

• A aquisição de conhecimento passou de "ver documentos" para "perguntar sobre": O conhecimento empresarial, como parâmetros de produto, processos operacionais, programas históricos, é adquirido na linguagem natural imediatamente, reduzindo o tempo para consultas intersetoriais em 60%+.
• Automação de processamento de planilhas duplicadas• Repetições de alta frequência do atendimento ao cliente, suporte de TI, perguntas de RH e respostas são tratadas pelo Agente, com uma redução das taxas de intervenção manual de 40 a 70 por cento.
• Tarefa complexa executada pelo Agente em concerto: Tarefas como a geração de análise de dados, revisão de termos contratuais, ajudas de revisão de código, que requerem raciocínio multi-passo, e Agente completou o primeiro rascunho sob supervisão manual.
• AI Evolução contínua das capacidades: Através do sistema de feedback e avaliação, o desempenho do agente aumenta com o aumento do uso, em vez de diminuir gradualmente após a implantação de uma vez.