AI Агент Умная Рабочая станция

Применять сцену

В 2025-2026 годах модель большого языка эволюционировала от «Может ли чат в диалоговом поле» до «Агент» и «Может ли вызывать инструменты, миссии, запоминать контекст».Как внедрить AI в повседневные бизнес-процессы, чтобы каждый в каждой позиции мог использовать его.。

Но существует огромный разрыв между реальностью и ожиданиями: общая большая модель не понимает бизнес-контекста предприятия - она не знает правил кода вашего продукта, не знает процесса вашего утверждения, и вы не накопили пятилетний гостевой разговор. Кормление бизнес-знаний модели, заставляя ее работать в соответствии с рабочим потоком бизнеса, и обеспечение того, чтобы результаты производства были управляемыми и проверяемыми - это реальные трудности для AI в реализации предприятия.

Сцены, описанные здесь, предназначены для предприятий, которые ожидают встроить большие возможности модели в ежедневные рабочие процессы для достижения эффективности, основанной на AI. Страница используется для отображения результатов.ZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Information Technology Ltd.)Доступная программа создания рабочих станций AI Agent не представляет собой раскрытие данных для конкретных клиентов.

Типичные оперативные задачи

1. «Окончательный километр» между возможностями и бизнес-сценами

• Общая модель не понимает контекст предприятия.Модель может быть хорошим ответом на вопрос «какой уровень доходности клиента А увеличился на 3% в прошлом месяце», но она не может получить доступ к базе данных заказов и отчетам о возврате, чтобы дать реальный анализ.
• Бизнес-знания не организованы эффективноРуководство по продукту разбросано по Conflence, технология хранится в Markdown на складе Git, а стандартный клиентский жаргон находится в углу документа летающей книги. Эти знания являются «недоступными темными данными» для моделей.
• Результат не поддается управлениюМодель может создавать иллюзии — фабриковать несуществующие параметры продукта, цитировать устаревшие процессы и давать советы, которые противоречат корпоративной политике. В клиентоориентированном сценарии эта непостижимость фатальна.

2.Сложная организация нескольких агентов и инструментов

• У одного ядра есть потолокГостевая служба, Агент, требует возможности как доступа к знаниям (проверка файлов продукта), запросу данных (проверка статуса заказа), выполнения операции (возврат старта), так и принятия решений судьей (счеты выполняются). Все эти возможности встроены в намек на то, что не только токен чрезвычайно дорог, но и точность снижается с увеличением сложности.
• Взаимодействие агента с существующими системамиАгент должен позвонить в API внутри предприятия, искать базы данных, управлять CRM - все они требуют безопасного управления и ссылок на вызовы, и модель не может быть «свободной» для доступа к конфиденциальным данным.
• Скоординированный график работы мультиагентовСложные задачи могут потребовать ряда профессиональных партнерских отношений с агентами - например, для "обработки жалобы клиента" может потребоваться анализ исторических записей агента, схема компенсации за принятие решений агентом, реализация отката агента и отправка писем с извинениями.

3. Отсутствие замкнутых циклов для оценки воздействия и непрерывной оптимизации

• Отсутствие метрикАгент проделал плохую работу. Каков был ответ? Каков был уровень выполнения миссии? Без количественной системы оценки вклад AI стал «Рой из Шердингема» — вы знаете, это может быть полезно, но неясно, насколько это действительно работает.
• Отзывы были нарушены.Пользователь исправил неправильный ответ для Агента во время использования, но исправление не было систематически собрано и использовано для оптимизации производительности модели.В следующий раз Агент, возможно, дал тот же неправильный ответ.

Программное проектирование мышления

1. RAG + база знаний: создание моделей для чтения бизнеса

• Количественная оценка знаний о бизнесеПользователь спрашивает, система извлекает наиболее релевантные клипы знаний и вставляет их в качестве контекста в модель Быстрый. Модель основана на реальных бизнес-знаниях, а не на общих знаниях в обучающих данных.
• Постоянное улучшение качестваВстраивание выбора модели, политики сегментирования, алгоритмов последовательности поиска - эффекты RAG в значительной степени зависят от этих деталей проекта. ZhiHua Tech постоянно оптимизирует показатели поиска и точности с помощью A/B-тестирования и обратной связи с ручным представлением.
• Охрана граверов Страж безопасностиУстанавливает механизм правил перед выходом модели - проверяет, содержит ли вывод ложную информацию о продукте, нарушает требования соответствия и рекомендует ручную передачу, когда возможности Агента превышены.

2. Функция Calling+ Tool Chain Integration

• Стандартный конверт инструмента: Инкапсулируя возможности внутренней системы предприятия (CRM/ERP/OA/база данных) в качестве стандартизированного Funct/API, Агент вызывает по требованию через протокол вызова функций. Например, «QueryOrder» (клиент Id= «A») вызывает «возврат структурированного JSON».
• Орган и контроль за безопасностьюИнструмент Агента называет те же привилегии пользователя, что и права пользователя - Агент может проверить заказ, но не вернуть, а менеджер Агента имеет функциональные права на возврат. Все чувствительные операции записывают журнал аудита.
• Многоступенчатое рассуждение и планирование миссийДля сложных задач (например, «Анализ причин возврата товара в прошлом месяце и рекомендации по улучшению») Агент автоматически разбивается на многошаговые миссии - Запрос данных о возврате товара Запрос анализа причин классификации возврата Запроса Верхней проблемы Запрос программы по улучшению поиска Запросы докладов.

3. Системы оценки и непрерывное обучение

• Многомерные показатели оценкиТочность ответа, скорость выполнения задач, удовлетворенность пользователей, среднее время обработки, коэффициент конверсии — установить количественный базовый уровень оценки, сравнить изменения эффектов с каждой моделью или быстрым обновлением.
• Улучшенная обратная связь человека (RLHF)Обратная связь от пользователей по ответам Агента, например, признаниям / точкам, исправлению ошибок, дополнительным инструкциям и т. Д., автоматически собирается и вводится в процесс тегирования и используется на периодической основе для точной настройки моделей или оптимизации Prompt.
• Эффект ViewboardУправление обеспечивает поддержку данных для принятия решений по входу AI посредством знаний об использовании Агента в режиме реального времени, точности, удовлетворенности пользователей и рентабельности инвестиций.

Объем системных мощностей

База знаний и двигатель RAG

• Многоформатное разрешение документа (PDF/Word/Marktown/Conflence/Flying Book)
• Выбор и оптимизация векторных баз данных (Milevus / Pinecone / Weaviate)
• Смешанный поиск (поиск вариантов + поиск по ключевым словам + структурированный фильтр)
• Политика паритетных ставок и внедрение выбора и оценки моделей

Агентская организация и цепочка инструментов

• Механизм компоновки рабочего процесса агента (мультиагентное сотрудничество + условная ветвь + цикл)
• Функция Calling Standard Tool Registration и Call Gateway
• Многоступенчатое планирование и отслеживание миссий и их реализации
• Регулятор и аудит журнала для вызова инструмента

Многомодельно адаптированный слой

• Унифицированная модель вызывает интерфейсы для защиты отличий API от разных производителей
• Поддержка нескольких моделей, таких как OpenAI / Azure / General / Man-Speed / DeepSeek
• Маршрут модели: Автовыбор лучшей модели по типу задачи и стоимости
• Механизм обратной связи: модели резервного копирования с автоматическим переключателем, когда основная модель недоступна

Диалог и интерфейс

• Интеграция платформы внутрикорпоративного чата (Flying Book/Pertor/Soft)
• Web End Independent Dialogue Interface, поддержка рендеринга и выделения кода Markdown
• Контекстная память и управление диалогом в многоцикловом режиме
• Выход жидкости, более низкий пользователь ждет восприятия

• Оценка и оптимизация платформы

• Быстрый контроль версий и A/B-тест
• Качество ответов автоматически забивает + метка вручную
• Сбор и анализ отзывов пользователей
• Используйте статистику и панели ROI

Доставляемые

Предполагаемая ориентация на ценность

• Приобретение знаний перешло от «смотреть документы» к «спрашивать о»Бизнес-знания, такие как параметры продукта, операционные процессы, исторические программы, приобретаются на естественном языке сразу, сокращая время для межсекторальных запросов на 60% +.
• Автоматизация обработки дублирующих рабочих листов• Агентом обрабатываются высокочастотные повторы обслуживания клиентов, ИТ-поддержки, HR-вопросов и ответов, при этом уровень ручного вмешательства снижается на 40-70%.
• Сложная задача, выполняемая агентом в концертеЗадачи, такие как генерация анализа данных, пересмотр условий контракта, помощь в пересмотре кода, которая требует многоступенчатого обоснования, и Агент завершил первый проект под ручным контролем.
• AI Непрерывная эволюция возможностейЧерез цикл обратной связи и систему оценки производительность Агента увеличивается с увеличением использования, а не постепенно снижается после одноразового развертывания.