AI Agent 实战：三步构建，七步优化，看智能体如何进入企业生产（3/30）

摘要：AI Agent 作为一种新兴的技术力量，在企业生产场景中具有巨大的应用潜力。通过三步构建方法和七步优化策略，以及在实际案例中的成功应用，我们看到了 AI Agent 为企业带来的诸多优势，包括提高工作效率、提升服务质量、确保生产安全等。然而，我们也应该认识到 AI Agent 在发展过程中面临的挑战，如专业性、协作性、责任性和安全性等问题。只有不断地探索和创新，解决这些问题，才能使 AI Agent 在企业生产中发挥更重要的作用，推动企业向智能化、高效化方向发展。

一、AI Agent 的崛起与挑战

1. 大模型推动下的新一代应用范式

在大模型技术发展的浪潮下，AI Agent 已然成为新一代 AI 原生应用范式。当前，在问答、交互类应用中，大模型与 AI Agent 的结合已经为用户带来了全新的体验。从 AIGC 开启内容生成的智能时代，到 AI Agent 有机会将 AIGC 的能力真正产品化，AI Agent 就像一位更具象的全能员工，被视为人工智能机器人的初级形态，软硬件兼顾的智能体能够如同人类一般观察周围的世界、做出决策并自动采取相应的行动。例如，AI Agent 可以根据个人在线互动和参与事务处置时的信息，了解和记忆个体的兴趣、偏好、日常习惯，识别个体的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。

2. 进入企业生产场景的挑战

随着大模型技术和 AI Agent 的持续发展，将其引入企业生产场景成为当务之急。然而，AI Agent 在进入企业生产场景时面临着专业性、协作性、责任性和安全性四大挑战。

专业性挑战：企业场景通常涉及特定领域的专业知识，如化工、医疗、制造业等。这要求 AI Agent 必须具备相应的专业理解和能力。以客服领域为例，业务部门期望答复的准确率至少达到 90%，并且要求答复内容既专业又简明，员工需要直接可用的答复。

协作性挑战：企业场景要求 AI Agent 能够与其他能力协同工作，并与现有的信息技术系统实现无缝集成。目前，许多企业的专业能力仍然依赖于现有的模型和系统，为满足企业对复杂生产场景智能化的高要求，AI Agent 必须与大模型及企业现有的网络系统实现深度协同。

责任性挑战：与通用场景相比，企业场景更加强调 AI 代理输出的严肃性和可靠性。确保答复的严肃性、正确性及可解释性至关重要。AI Agent 和大模型需要解决知识更新滞后和幻觉问题，避免因知识更新不及时或关键信息的错误回答而影响业务部门员工对 AI Agent 的信任。

安全性挑战：保护企业私有数据、明确权限划分和访问控制，防止员工无意中泄露敏感信息是关键。需要警惕对大模型的注入攻击，如通过恶意问题制造死循环或诱导恶意动作，尤其是生成代码的 AI Agent 更需加强安全防护。同时，也需防范攻击者针对 AI Agent 框架本身的攻击。

二、AI Agent 三步构建方法

1. 初阶：问答类 AI Agent 体验

在 AI Agent 的构建过程中，初阶可以选择问答类 AI Agent 作为起点。首先，需要选择合适的基础模型，目前市场上有多种基础模型可供选择，不同的基础模型在语言理解、生成能力等方面各有优劣。比如一些模型在处理特定领域的问题时表现出色，而另一些则在通用性方面具有优势。业务部门可以根据自身的需求和场景，对不同的基础模型进行评估和测试，选择最适合的基础模型。

接着是 Prompt 模板的设计。Prompt 模板就像是给 AI Agent 的指令集，它能够引导 AI Agent 更好地理解问题并生成准确的回答。在设计 Prompt 模板时，需要考虑问题的类型、领域、语言风格等因素。例如，在客服领域，Prompt 模板可以设计为简洁明了的问答形式，以便快速准确地回答客户的问题。同时，还可以根据不同的业务场景和用户需求，定制不同的 Prompt 模板，提高 AI Agent 的适用性和灵活性。

最后是微调环节。通过对基础模型进行微调，可以进一步提高 AI Agent 的性能和准确性。微调可以包括对模型参数的调整、对训练数据的筛选和扩充等。在微调过程中，需要不断地进行测试和评估，以确保 AI Agent 的性能不断提升。业务部门可以通过实际的应用场景，收集用户的反馈和数据，对 AI Agent 进行持续的优化和改进。

通过选择基础模型、设计 Prompt 模板和进行微调，业务部门可以快速感受到问答类 AI Agent 带来的效果。这种体验不仅能够让业务部门了解 AI Agent 的优势和潜力，还能够为后续的中阶和高阶构建提供经验和参考。

2. 中阶：引入复杂 AI Agent

当业务部门对问答类 AI Agent 有了一定的了解和体验后，可以考虑引入相对复杂的 AI Agent，如客服助手、会议助手等。这些 AI Agent 在功能和应用场景上更加丰富和复杂，能够满足企业在特定领域的需求。

引入客服助手可以大大提高客户服务的效率和质量。客服助手可以通过外挂知识库，快速准确地回答客户的问题。外挂知识库可以包含企业的产品信息、服务政策、常见问题解答等内容，为客服助手提供丰富的知识储备。同时，大小模型编排也可以在客服助手中发挥重要作用。大模型可以用于处理复杂的问题和对话，而小模型则可以用于快速响应简单的问题，提高客服助手的响应速度和效率。

会议助手也是一种非常实用的复杂 AI Agent。会议助手可以通过语音识别、自然语言处理等技术，自动记录会议内容、提取关键信息、生成会议纪要等。会议助手还可以与企业的日历系统、邮件系统等进行集成，实现会议的自动安排和提醒。同样，会议助手也可以利用外挂知识库和大小模型编排，满足不同会议场景的需求。

在引入复杂 AI Agent 的过程中，需要充分考虑企业的实际需求和现有信息技术系统的集成。确保 AI Agent 能够与企业的其他系统实现无缝对接，提高企业的整体运营效率。

3. 高阶：专业场景的挑战与应对

对于设备智能巡查等高阶专业场景，AI Agent 需要面对更加复杂的挑战。为了确保 AI Agent 在这些场景中的稳定安全运行，需要增加防退化和防安全风险技术。

防退化技术可以保证 AI Agent 在长时间的运行过程中，性能不会下降。这可以通过定期的模型更新、数据清理、参数调整等方式实现。同时，还可以利用监控和预警系统，及时发现 AI Agent 的性能问题，并采取相应的措施进行修复。

防安全风险技术则是为了保护企业的设备和数据安全。在设备智能巡查场景中，AI Agent 可能会接触到敏感的设备信息和企业数据。因此，需要采取严格的安全措施，如数据加密、权限管理、访问控制等，防止数据泄露和恶意攻击。

此外，对于高阶专业场景，还需要对 AI Agent 的性能和准确性进行更加严格的测试和评估。可以通过模拟实际场景、引入第三方评估机构等方式，确保 AI Agent 能够满足企业的专业需求。

总之，在高阶专业场景中，AI Agent 需要不断地进行技术创新和优化，以应对各种挑战，确保稳定安全运行。

三、AI Agent 七步优化策略

1. 企业词表构建

在企业生产场景中，AI Agent 的有效应用离不开准确的语言和概念框架。企业词表的构建便是为了整理和标准化专业术语，为 AI Agent 提供这样的基础。

通过对企业特定领域的专业术语进行收集、分类和整理，可以确保 AI Agent 在与企业员工交互时，能够准确理解问题的含义，并给出专业且准确的回答。例如在化工行业，涉及众多复杂的化学物质名称、工艺流程术语等，将这些术语进行标准化整理，纳入企业词表中，可以让 AI Agent 在处理化工相关问题时更加得心应手。

同时，企业词表的构建也有助于提高 AI Agent 的问题解决能力。当面对特定领域的复杂问题时，AI Agent 可以依据企业词表中的术语和概念进行分析和推理，从而提供更具针对性的解决方案。

2. 外挂知识库整合

外挂知识库的整合是为了充分利用企业内部资源，为 AI Agent 提供丰富的背景知识。企业内部通常积累了大量的专业知识、业务数据和经验教训，这些都是宝贵的资源。

通过将外挂知识库与 AI Agent 连接，可以让 AI Agent 在回答问题时，能够快速检索并利用知识库中的内容，提供更准确、更全面的答案。例如在客服助手的应用中，外挂知识库可以包含企业的产品信息、服务政策、常见问题解答等内容，当客户提出问题时，客服助手可以迅速从外挂知识库中获取相关信息，为客户提供及时准确的答复。

此外，外挂知识库还可以不断更新和扩展，以适应企业业务的发展和变化。随着新的产品推出、政策调整或技术进步，企业可以及时将相关信息添加到外挂知识库中，确保 AI Agent 始终掌握最新的知识。

3. 防退化机制实施

为了确保 AI Agent 在长期使用过程中性能不下降，防退化机制的实施至关重要。定期评估和更新 AI Agent 的性能，可以及时发现并解决潜在的问题。

定期评估可以通过设置一系列的性能指标来进行，例如准确率、响应时间、用户满意度等。通过对这些指标的监测，可以了解 AI Agent 的性能变化趋势。如果发现性能下降，可以采取相应的措施进行优化，例如调整模型参数、更新训练数据等。

同时，防退化机制还可以包括对数据的清理和筛选。随着时间的推移，数据可能会出现噪声、重复或过时的情况，及时清理和筛选这些数据，可以确保 AI Agent 始终基于高质量的数据进行学习和推理。

4. 模型编排策略

通过大小模型协同，实现优势互补，是模型编排策略的核心。在复杂的企业业务需求中，不同规模的模型各有其优势。

大模型通常具有较强的语言理解和生成能力，可以处理复杂的问题和对话。而小模型则具有响应速度快、资源消耗低的特点，可以用于快速响应简单的问题。通过合理的模型编排，可以让大模型和小模型在不同的场景下发挥各自的优势，提高 AI Agent 的整体性能和效率。

例如在会议助手的应用中，大模型可以用于分析会议内容、提取关键信息和生成会议纪要，而小模型则可以用于快速回答与会人员的简单问题，提高会议的效率和互动性。

5. 数据飞轮与自学习能力

赋予 AI Agent 持续自学习能力是企业生产场景中的关键需求。通过数据飞轮和作业即标注的方式，可以实现 AI Agent 的不断进化和优化。

数据飞轮是指通过不断收集用户交互数据，将其作为新的训练数据，对 AI Agent 进行持续优化。例如在客服场景中，每次客户与客服助手的交互都可以被记录下来，这些交互数据可以用于进一步训练客服助手，提高其回答问题的准确性和专业性。

作业即标注是指在用户使用 AI Agent 的过程中，对一些关键数据进行实时标注，为 AI Agent 的学习提供更准确的指导。例如在设备智能巡查场景中，当 AI Agent 发现异常情况时，工作人员可以对该情况进行标注，帮助 AI Agent 更好地学习和识别异常情况。

6. 安全性保障措施

采取隐私数据识别与脱敏、模型交互安全隔离带、应用安全护栏等措施，是确保 AI Agent 在企业生产场景中安全运行的重要保障。

隐私数据识别与脱敏可以防止企业敏感信息的泄露。通过对数据进行识别和分类，将敏感信息进行脱敏处理，确保在 AI Agent 的使用过程中，这些信息不会被意外泄露。

模型交互安全隔离带可以防止恶意攻击对 AI Agent 的影响。通过建立安全隔离带，可以对输入和输出数据进行严格的审查和过滤，防止恶意问题制造死循环或诱导恶意动作。

应用安全护栏可以确保 AI Agent 的应用安全。通过设置权限管理、访问控制等措施，防止未经授权的人员访问和使用 AI Agent，确保企业数据的安全。

7. 平台化推广

将方法平台化，加速 AI Agent 技术普及，为企业场景智能化奠定基础。通过将 AI Agent 的构建和优化方法平台化，可以让更多的企业和技术人员快速掌握和应用这一技术。

平台化可以提供一站式的解决方案，包括模型选择、数据准备、训练优化、安全保障等各个环节。企业和技术人员可以根据自己的需求，在平台上选择合适的工具和方法，快速构建和部署 AI Agent。

同时，平台化还可以促进技术的交流和创新。通过平台上的社区和论坛，技术人员可以分享经验、交流问题，共同推动 AI Agent 技术的不断发展和进步。

四、AI Agent 实战案例

1. 客服助手

在客服助手场景中，随着业务量的不断增加，业务团队面临着人力持续增长的压力。为了降本增效，研发团队采用了一系列手段来提升客服助手的准确率。首先，通过 Prompt + 垂域知识增强检索，搭建了原始框架。在此基础上，基于人工标注和外挂知识库微调大模型，使得客服助手能够更好地理解和回答特定领域的问题。同时，制定标注规范，融入客服作业流，驱动作业和 AI 训练双循环，逐步提升标注质量。经过这些努力，最终客服助手的准确率达到了 90%。

• 场景描述：在企业的客服中心，客服助手 AI Agent 需要快速准确地回答客户的问题，提高客户满意度。
• 解决方案：
  • Prompt + 垂域知识增强检索：设计针对客服场景的 Prompt 模板，引导 AI Agent 更好地理解客户问题。同时，利用外挂知识库中的垂域知识进行增强检索，提高回答的准确性。例如，当客户询问关于某产品的功能时，Prompt 可以引导 AI Agent 从知识库中查找相关产品功能的介绍。
  • 人工标注与反馈：客服人员在与客户交互过程中，对 AI Agent 的回答进行人工标注和反馈。如果回答正确，给予肯定；如果回答错误或不准确，提供正确的答案和解释。这些标注和反馈数据被用于进一步优化 AI Agent 的性能。
  • 外挂知识库微调：根据人工标注和反馈的数据，定期对外挂知识库进行微调。例如，如果发现某个产品功能的描述不准确，及时更新知识库中的相关内容。以下是一个简单的知识库微调伪代码示例：

python

def update_knowledge_base(feedback_data):
    for data in feedback_data:
        question = data['question']
        correct_answer = data['answer']
        knowledge = query_knowledge_base(question)
        if knowledge!= correct_answer:
            # 更新知识库中对应的知识项
            knowledge_base[knowledge_base.index(knowledge)]['answer'] = correct_answer

通过这些手段，客服助手 AI Agent 的准确率得到了显著提升，有效地提高了客户服务质量。

客服助手拓展代码案例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Embedding, LSTM, Concatenate
import re

# 假设这是一个简单的预训练语言模型结构（实际可能更复杂）
class SimpleLanguageModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, lstm_units):
        super(SimpleLanguageModel, self).__init__()
        self.embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = LSTM(lstm_units, return_sequences=True, return_state=True)
        self.dense = Dense(vocab_size, activation='softmax')

    def call(self, inputs, initial_state=None):
        x = self.embedding(inputs)
        if initial_state is None:
            x, state_h, state_c = self.lstm(x)
        else:
            x, state_h, state_c = self.lstm(x, initial_state=initial_state)
        x = self.dense(x)
        return x, (state_h, state_c)

# 加载预训练模型（这里简化为创建一个示例模型实例）
vocab_size = 10000
embedding_dim = 256
lstm_units = 128
model = SimpleLanguageModel(vocab_size, embedding_dim, lstm_units)

# 构建客服助手的输入处理函数
def preprocess_question(question):
    # 简单的文本预处理，例如转换为小写，去除特殊字符
    question = question.lower()
    question = re.sub(r'[^\w\s]', '', question)
    return question

# 构建Prompt模板
def build_prompt(question, domain_knowledge):
    return f"根据{domain_knowledge}回答问题：{question}"

# 外挂知识库查询函数（简化示例）
def query_knowledge_base(question):
    knowledge_base = [
        {"question": "产品功能介绍", "answer": "产品具有XX功能，用于XX目的"},
        {"question": "售后服务政策", "answer": "提供XX天退换货服务"}
    ]
    for knowledge in knowledge_base:
        if question in knowledge['question']:
            return knowledge['answer']
    return None

# 人工标注数据结构
annotated_data = []

# 人工标注函数
def annotate_response(question, model_response, correct_answer):
    annotated_data.append({"question": question, "model_response": model_response, "correct_answer": correct_answer})

# 外挂知识库微调函数
def fine_tune_knowledge_base():
    for data in annotated_data:
        question = data['question']
        correct_answer = data['correct_answer']
        knowledge = query_knowledge_base(question)
        if knowledge is not None and knowledge!= correct_answer:
            # 这里假设可以直接更新知识库（实际可能需要更复杂的逻辑）
            knowledge_base[question] = correct_answer

# 模拟客服助手交互过程
domain_knowledge = "我们公司的产品信息"
while True:
    question = input("用户问题：")
    if question == "exit":
        break
    preprocessed_question = preprocess_question(question)
    prompt = build_prompt(preprocessed_question, domain_knowledge)
    # 这里假设可以直接使用模型进行预测（实际可能需要更多预处理和编码步骤）
    response, _ = model.predict(prompt)
    answer = query_knowledge_base(question) or "模型回答：" + response
    print(answer)
    correct_answer = input("正确答案（如果回答错误请输入正确答案，否则按回车）：")
    if correct_answer:
        annotate_response(question, answer, correct_answer)
        fine_tune_knowledge_base()

2. 会议纪要生成

在会议纪要生成方面，基于大模型、ASR 语音识别、智能文档解析等模型编排，极大地完善了会议纪要总结能力。具体来说，经过语音转写、ASR 纠错、口水稿分段、核心观点提取等步骤，大幅提升了会议纪要生成效果。首先，通过 ASR 语音识别将会议中的语音内容转换为文字，然后进行纠错处理，确保文字的准确性。接着，对口水稿进行分段，使得内容更加清晰易读。最后，提取核心观点，为用户提供简洁明了的会议纪要。

• 场景描述：在企业的会议中，需要快速准确地生成会议纪要，总结会议的重点内容和决策结果。
• 解决方案：
  • 基于大模型和 ASR 语音识别的模型编排：利用大模型的语言理解和生成能力，以及 ASR 语音识别技术，对会议语音进行实时转录和理解。首先，ASR 语音识别系统将会议语音转换为文本，然后大模型对文本进行分析和总结，生成会议纪要的初稿。例如，大模型可以识别出会议中的关键议题、发言人的主要观点以及会议达成的决策等内容。
  • 人工审核与完善：会议纪要生成后，由专人进行人工审核和完善。人工审核人员根据会议的实际情况，对会议纪要中的内容进行核对和补充，确保会议纪要的准确性和完整性。

通过这些方法，会议纪要生成的效率和质量都得到了很大的提高，为企业的会议管理提供了有力的支持。下面是代码案例参考：

import speech_recognition as sr
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
import string

# ASR语音识别函数
def asr_transcribe(audio_file):
    r = sr.Recognizer()
    with sr.AudioFile(audio_file) as source:
        audio = r.record(source)
    try:
        text = r.recognize_google(audio)
        return text
    except sr.UnknownValueError:
        print("无法识别语音")
    except sr.RequestError as e:
        print("请求错误：{0}".format(e))

# ASR纠错函数（简单示例，实际可能需要更复杂的算法）
def asr_correct(text):
    common_errors = {
        "wuz": "was",
        "gonna": "going to"
    }
    words = word_tokenize(text)
    corrected_words = [common_errors.get(word, word) for word in words]
    return " ".join(corrected_words)

# 口水稿分段函数
def segment_text(text):
    sentences = sent_tokenize(text)
    segmented_text = []
    current_segment = ""
    for sentence in sentences:
        if len(current_segment) + len(sentence) < 100:  # 简单的长度限制示例
            current_segment += sentence + " "
        else:
            segmented_text.append(current_segment.strip())
            current_segment = sentence + " "
    if current_segment:
        segmented_text.append(current_segment.strip())
    return segmented_text

# 核心观点提取函数（简单示例，可能需要使用自然语言处理技术进一步优化）
def extract_core_views(segmented_text):
    core_views = []
    for segment in segmented_text:
        words = word_tokenize(segment)
        nouns = [word for word in words if word.isalpha() and word[0].isupper()]  # 简单提取大写名词作为核心观点示例
        core_views.append(" ".join(nouns))
    return core_views

# 模拟会议纪要生成过程
audio_file = "meeting_audio.wav"
text = asr_transcribe(audio_file)
corrected_text = asr_correct(text)
segmented_text = segment_text(corrected_text)
core_views = extract_core_views(segmented_text)
print("会议纪要：")
for view in core_views:
    print(view)

3. 生产指挥 Agent

在智能巡检等专业场景中，生产指挥 Agent 面临着很大的工程能力挑战。研发团队在原有机制的技术基础之上进行了优化，通过多轮澄清、任务分解、API 检索、序列长度控制等手段，取得了良好效果。多轮澄清可以确保 Agent 准确理解任务需求，任务分解则将复杂任务拆分为多个简单子任务，便于逐个解决。API 检索可以快速获取相关的外部资源，提高解决问题的效率。序列长度控制则可以避免过长的输入导致模型性能下降。通过这些手段，生产指挥 Agent 在智能巡检等专业场景中发挥了重要作用。

import requests
import json

# 多轮澄清函数
def clarify_task(task_description):
    while True:
        print("当前任务描述：", task_description)
        user_input = input("是否需要进一步澄清（y/n）：")
        if user_input == "n":
            return task_description
        new_info = input("请提供更多信息：")
        task_description += " " + new_info

# 任务分解函数
def decompose_task(task_description):
    sub_tasks = task_description.split(";")  # 简单以分号作为分解任务的标志示例
    return sub_tasks

# API检索函数
def api_retrieve(resource_name):
    url = f"https://api.example.com/{resource_name}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return json.loads(response.text)
    return None

# 序列长度控制函数
def control_sequence_length(input_text, max_length):
    if len(input_text) > max_length:
        return input_text[:max_length]
    return input_text

# 模拟生产指挥Agent交互过程
task_description = "设备出现故障，需要维修"
clarified_task = clarify_task(task_description)
sub_tasks = decompose_task(clarified_task)
for sub_task in sub_tasks:
    resource = api_retrieve(sub_task)
    if resource:
        print("获取到相关资源：", resource)
    controlled_sub_task = control_sequence_length(sub_task, 50)  # 假设最大长度为50
    print("处理子任务：", controlled_sub_task)

五、AI Agent 的未来展望

1. 多形态 AI Agent 的发展

未来围绕企业生产场景，将会出现三类 AI Agent，即人 + AI、事 + AI、物 + AI。

人 + AI 的形态将更加注重人类与 AI 的紧密协作。人类的创造力、判断力和情感智能与 AI 的强大数据处理能力相结合，共同完成复杂的企业任务。例如在决策制定过程中，人类可以凭借经验和直觉提出初步方案，而 AI 则通过对大量数据的分析提供更全面的信息支持，帮助人类完善决策。

事 + AI 则聚焦于特定的业务流程和事件处理。AI Agent 能够自动识别业务流程中的关键节点，进行实时监控和预警，并根据预设的规则和算法自动采取行动。比如在供应链管理中，AI Agent 可以实时跟踪货物的运输状态，预测可能出现的延误风险，并及时调整物流计划。

物 + AI 强调将 AI 技术融入到物理设备中，实现设备的智能化。例如在工业生产中，智能传感器和 AI Agent 相结合，可以实时监测设备的运行状态，预测设备故障，实现预防性维护，提高生产效率和设备可靠性。

2. 技术发展趋势

随着技术的不断提升，AI Agent 将进入更多的企业生产场景，并且其使用程度将不断加深，而使用难度则会逐渐变弱。未来，我们可以期待 AI Agent 更加工具化、产品化和平台化。

工具化意味着 AI Agent 将成为企业员工日常工作中不可或缺的工具，就像现在的办公软件一样普及。员工可以轻松地使用 AI Agent 来完成各种任务，如数据分析、文档撰写、会议安排等。

产品化则是指 AI Agent 将以成熟的产品形式提供给企业，具备完善的功能和良好的用户体验。企业可以根据自身的需求选择适合的 AI Agent 产品，快速部署并应用到实际生产中。

平台化是 AI Agent 发展的重要趋势。通过构建统一的平台，整合各种 AI Agent 资源和技术，为企业提供一站式的解决方案。