AI Agent Smart Workstation

Uygulama

2025-2026'da, Big Language Model "Agent" için bir diyalog kutusuyla sohbet edebilir, araçlar çağırabilir, görevler, hatırlanır" İş "Whether veya AI" kullanmaya odaklanır.“AI’yi günlük iş süreçlerine nasıl gömülsün, böylece her pozisyonda herkes aslında kullanabilir.”。

Ancak gerçeklik ve beklentiler arasında büyük bir boşluk var: genel büyük model, işletmenin iş akışını anlamaz ve bu çıktı sonuçlarınızın yönetilebilir ve denetimlenebilir olmasını sağlar - bunlar uygulamadaki AI için gerçek zorluklar değildir.

Burada açıklanan sahneler, AI-güdümlü verimliliği elde etmek için günlük iş akışlarına büyük model yeteneklerini gömmek isteyen işletmeler içindir. sayfa sonuçları görüntülemek için kullanılır.ZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Information Technology Ltd.)Mevcut AI Agent iş istasyonu inşaat programı belirli müşteriler için verilerin açıklanmasını temsil etmiyor.

Tipik operasyonel zorluklar

1. "Son kilometre" yetenekleri ve iş sahneleri

• jenerik model, işletmenin bağlamını anlamaz.Büyük model "profesyonel tedarik zinciri yönetimi" için düzgün bir cevap olabilir, ancak "A'nın müşteri geri dönüş oranı geçen ay % 3 arttı" diye sorduğunuzda, sipariş veritabanınıza ve geri dönüş kayıtlarını gerçek bir analize erişemez.
• İş bilgisi etkili bir şekilde organize edilmezÜrün kılavuzu Conflence'de dağınık, teknoloji Git Depo'da Markdown'da depolanır ve standart müşteri jargon uçan kitap belgesinin bir köşesindedir. Bu bilgi modeller için " ulaşılamaz karanlık veriler"dir.
• Çıktı yönetilemezModel, var olmayan ürün parametrelerini üretebilir ve şirket politikasına aykırı olan tavsiye verebilir. Bir müşteri odaklı senaryoda, bu anlaşılmazlık ölümcüldür.

Birden fazla Agent işbirliği ve araçları Kompleksi organizasyonunun

• Single Ager'in bir tavanı varMisafir servisi, Ajan, hem erişim bilgisi (kontrol ürün dosyaları) için yeteneği gerektirir, veri sorgusu (kontrol sipariş durumu), iş yürütme ( iadeleri), ve yargı kararı (tabits karşılanır). Tüm bu yetenekler sadece aşırı pahalı değil, doğruluk oranı giderek daha karmaşık hale gelen bir ipucu içinde yer almaktadır.
• Agent'ın mevcut sistemlerle etkileşimiAjan, API'i işletme içinde arama veritabanı olarak aramalı, CRM'i işletmeli - tüm güvenli kontrol ve çağrı bağlantıları gerektirir ve model hassas verilere erişmek için "özgür" olamaz.
• MultiAgent koordineli programKarmaşık görevler, bir dizi profesyonel Ajan işbirliği gerektirebilir - örneğin, "Bir müşteri şikayeti", Ajan'ın tarihi kayıtlarının bir analizini, bir karar verme aracı tazminat programı, Agent roll-back ve özür postasını nasıl geçeceğinizi gerektirir.

3. Etki değerlendirme ve sürekli optimizasyon için kapalı döngüler eksikliği

• metriklerin eksikliği:Agent kötü bir iş çıkardı. Cevap neydi? Bir nicelikli değerlendirme sistemi olmadan, AI'in girişi "GerçeğinRoi" oldu - yararlı olabilir, ama gerçekten ne kadar işe yaradığını net değil.
• Geri bildirim bozuldu.Kullanıcı, kullanım sırasında Agent için yanlış cevabı düzeltti, ancak düzeltme sistematik olarak toplanmadı ve model performansını optimize etmek için kullanıldı. Sonraki kez, Agent aynı yanlış cevabı verdi.

Program tasarım düşünme

1. RAG + bilgi tabanı: Modeller yapmak işlerimizi okumak

• İş bilgisinin SayılanmasıKullanıcı soruyor, sistem en alakalı bilgi klipleri alır ve bunları model Prompt'a bağlam olarak enjekte eder. Model gerçek iş bilgisine dayanmaktadır, eğitim verilerinde genel bilgi değil.
• Sürekli olarak kaliteli retrieving kalitesini yeniden geliştirdi: Model seçimi, segmentleme politikası, retrieval dizi algoritmaları - RAG etkileri projenin bu ayrıntılarına çok güveniyor. ZhiHua Tech sürekli olarak A/B test ve manuel geri bildirim yoluyla gerileme ve doğruluk oranları optimize eder.
• Muhafızlar Güvenlik MuhafızlarıModel çıkışından önce bir kural motoru ayarlar - çıktının yanlış ürün bilgisi, uyumluluk gerekliliklerini ihlal edip, Agent yeteneğinin aşıldığı zaman manuel transfer tavsiye eder. Hassas işlemler (örneğin, geri ödemeler, veri deletions) ikinci onay gerektirir.

2. Fon+ Tool Chain Entegrasyonu

• Standartlaştırılmış araç zarfı• İşletmenin iç sisteminin yeteneklerini (CRM / ERP / OA / veritabanı) standart bir Funct/ API olarak, Agent, örneğin, "QueryOrder" (müşteri Id=A) “Hazrayın JSON’u arayın.
• Otorite ve güvenlik kontrolüAjan'ın aracı, kullanıcının hakları olarak aynı kullanıcı ayrıcalıklarını çağırır - Ajan bir siparişi kontrol edebilir ancak geri ödeme yapamaz ve Agent'ın yöneticisinin geri ödeme yapması için işlevsel haklara sahiptir. Tüm hassas işlemler denetim logunu kaydeder.
• Çok adımlı bir sebep ve görev planlamaKarmaşık görevler için (örneğin, "Son ay malların geri dönüşü ve iyileştirme önerilerinin düzeltilmesi için sebeplerin birleştirilmesi", Ajan otomatik olarak çok adımlı görevlere yol açıyor - verilerin geri dönüşüne ilişkin bilgi sorgulaması, Retrieval İyileştirme Programı Quest raporlarının tekrarlanması.

3. Değerlendirme sistemleri ve sürekli öğrenme

• Çok boyutlu değerlendirme göstergeleriCevap, görev tamamlanma oranı, kullanıcı memnuniyeti, ortalama işlem süresi, dönüşüm oranı - her model veya Prompt update ile sayısal bir değerlendirme tabanı oluşturmak.
• İnsan Geribildirim Öğrenme (RLHF): Agent'ın yanıtları, e.g., takdirler / noktalar, hata düzeltmesi, ek talimatlar vs., otomatik olarak toplanıp, takip sürecine girilir ve iyi örnek modellere veya optimize Prompt'a kullanılır.
• Etkisi ViewboardYönetim, AI giriş kararı için gerçek zamanlı Ajan kullanımı, doğruluk, kullanıcı memnuniyeti ve ROI hakkında veri desteği sağlar.

Sistem kapasitesinin kapsamı

bilgi tabanı ve RAG motoru

• Multiformat belgesi çözünürlüğü (PDF/Word/Marktown/Conflence/Flying Book)
• Vector veritabanı seçimi ve optimizasyonu (Milevus / Pinecone / Weaviate)
• Karma Arama (Variance Search + Keyword Search + Structured Filter)
• Kısmi politika ve Model Seçimi ve Değerlendirme

Agent Organizasyon ve Tool Chain

• Agent iş akışı motoru (multiAgent işbirliği + koşullu şube + döngü)
• Standart Alet Kaydını İste ve Gateway Çağrı
• Çok adımlı görev planlama ve uygulama izleme
• Otorite Kontrolü ve Denetimi Aracı Çağrısı

Multi-modelly adaptif katman

• Birleşik model, API farklı üreticilerin farklı yönlerini korumak için arayüzler aramaktadır.
• OpenAI / Azure / General / Man-Speed / DeepSeek gibi birden çok model
• Model rotası: Auto-select the best model according to the type of task and cost
• Fallback mekanizması: Ana model mevcut olmadığı zaman Auto-toggle yedekleme modelleri

Diyalog ve arayüz

• Intra-enterprise Chat platformu entegrasyonu (Flying Book/Pertor/Soft)
• Web End Independent Dialogue Interface, Markdown'u destekleme ve kod vurgusu
• Metinsel hafıza ve çok döngüsü diyalog yönetimi
• Akışkan çıktı, daha düşük kullanıcı algıyı bekliyor

• Platformun Değerlendirme ve optimizasyonu

• Prompt Version Management ve A /B Test
• Cevap kalitesi otomatik olarak skor + manuel etiket
• Kullanıcı geri bildirim koleksiyonu ve analizi
• İstatistikler ve ROI panellerini kullanın

Teslimatlar

Intended value Orient

• Bilgi satın alımı "görünüme belgeleri" ile "Yayın" sormaya taşındı: Ürün parametreleri, işletim süreçleri, tarihsel programlar gibi iş bilgisi, hemen doğal dilde satın alındı, trans-sectoral sorguları% 60+ azalt.
• Tekrarlanan çalışma masası işlemenin Otomasyonu• Yüksek frekans müşteri hizmeti, IT desteği, HR soruları ve cevaplar Agent tarafından ele alınır, 40 ila 70 arasında manuel müdahale oranlarında azalma ile yapılır.
• Ajan tarafından konserde yapılan karmaşık görev: Veri analizi nesli, sözleşme koşullarını gözden geçirme, kod inceleme yardımları ve bu çok adımlı bir neden gerektirir ve Agent ilk taslağı manuel gözetim altında tamamladı.
• AI Sürekli yeteneklerin Evrimi: Through the feedback loop and assessment system, Agent performance increases with increased usage rather than gradually decline after one-time deployment.