在生成式AI创新的两年后，商量限制从‘快速念念维’——快速反应的预测验回答欧洲杯体育，向着‘慢速念念维’——推理时的深度念念考发展。这一行变正在催生一批全新的智能应用。

——Sequoia《生成式 AI 第一幕，智能体推理时期开启》

目次：

AI Agent 是什么？它的责任旨趣？客户就业 AI Agent 应用价值与本事难点好意思洽的本事演进—— AI Agent 的出身AI Agent 的昔日

2024年各限制 AI Agent 围聚爆发，生成式AI在企业应用层价值飞快放大，各人 AI 应用层公司将通过提供具有自主推贤人商的场景就业器用，逐渐占据阛阓。

在本期内容中咱们将安身客户就业场景，对 AI Agent 界说、责任旨趣、本事演进谄媚好意思洽 AI Agent 研发实践探讨 AI Agent 发展趋势。

AI Agent 是什么？它的责任旨趣？

界说与责任旨趣

AI Agent，也等于东谈主工智能体，普通的讲，是一个高度拟东谈主遐想表率，借助“大模子”大脑，它能皆备剖释所处环境发生的事情，我方念念考问题、作念决定、自主奉行完成任务。从本事层面看，AI Agent 基础架构是由4个要害部分构成：计算Planning、记挂Memory、器用Tools、行径Action。

💬 计算 PlanningLLM 不错赋予智能体“计算”的念念维模式，对复杂的任务进行拆解，拆分为多个方法，一步步念念考和处分，借助RAG等本事器用使输出收尾愈加准确。

💬 记挂 Memory近似于东谈主类的“记挂”机制，智能体领有短期记挂与遥远记挂，单次会话的高下文记挂会被片晌的储存，以用于多轮会话，在职务结束后被清空；遥远记挂如用户的特征信息、业务信息等频繁用向量数据库来存储和快速检索。

💬 器用 Tools智能体具备使用多样“器用”的智商。比如通过调用软件系统不同应用模块的 API，得到到指定的业务信息，以及奉行业务的操作权限。通过调用外部的插件器用，来得到本来 LLM 并不具备的智商。

💬 行径 Action智能体基于计算和记挂来奉行具体的“行径”，完成特定任务。

AI Agent 与大模子 、RAG 的筹划

LLM大模子、RAG 检索增强常与 AI Agent 一同出现，他们之间在本色场景应用中究竟有什么样的筹划呢？

LLM不错被看作是Agent 的“念念及第枢”。Agent 阁下 LLM 的推贤人商，将复杂问题细化为多个小问题，并详情它们的处分纪律，即哪些问题需要优先处理。随后，AI Agent 会依据这个纪律，轮番调用 LLM、RAG 本事或外部器用来一一处分这些小问题。在这一过程中 RAG 不错结束加入土产货常识库、及时数据等来增苍劲模子的检索和生成智商，提高信息查询和生成质料。

客户就业 AI Agent 应用价值与本事难点

同样是对话，为什么 AI Agent 如斯不同？

在大模子本事闲居应用之前，客户就业自动化主要依靠聊天机器东谈主/Chatbot 来结束。聊天机器东谈主按照事前编写的对话经过责任，频繁会重迭固定的复兴，而 AI Agent 大概进行智能推理。

与 AI Agent 对话的体验更像是与一位聪惠的客服东谈主员不异，而与聊天机器东谈主的对话则像是在选项菜单中挑选谜底。传统聊天机器东谈主需要创建常见问题列表，并为每个问题准备剧本化的回答，这一过程既耗时又难以扩张。比较之下，AI Agent 如归拢名具有纷乱后劲的数字职工，大概飞快接入现存的信息源，快速学习并提供个性化的处分决议，匡助客户处分问题。

对于企业来说客户就业 AI Agent 有哪些立竿见影的应用价值？

在营销客服限制，AI Agent 的应用正飞快修订传统模式。本事熟练的 AI Agent 不错高效奉行营销及客服场景中尺度化重迭任务，并通过东谈主机互助的花式处理一些复杂场景。

更智能的售前迎接与陈迹得到：7X24小时在线，意图识别，面目分析，快速精确的响应，可高度归附真东谈主售前东谈主员，普及售前对话陈迹得到成果。

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更高效的售后就业与客户接济：自动化尺度任务、智能路由、东谈主机协同，普及就业成果、自若更多东谈主力，普及客户体验。

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无破裂出海营销与客户就业：多话语自动翻译切换，跨时区就业，径直为企业出海业务、各人获客提供最实用的器用。

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客户就业AI Agent本事难点

有了大模子，为什么还会生息出种类繁密的 Agent？这是因为执行宇宙是复杂的，在企业看成中的每个场景亦然复杂的，执行场景需要大都特定的应用推理，这些推理无法灵验地被纳入到一个通用模子中。这等于《生成式 AI 第一幕：智能体推理时期开启》一文中提到的 AI 应用层正在收敛自界说的特定场景的“融会架构”。

以客户就业限制为例，不管是售前照旧售后场景中的 AI Agent 构建，并不是给基础的 AI 模子加个操作界面那么毛糙，这是一种绝顶复杂的开发系统，面临不同的AI模子，就像面临一个多材多艺的团队，每个成员都有我方的特长，需要通过一种高效的和洽花式，也等于路由机制来集成。除此除外，还会用到颠倒的数据库来存储和经管信息（RAG 向量/图形数据库），确保数据安全和合规。最迫切的是，Agent 需要结束师法东谈主类的念念考花式，匡助处分复杂问题。

好意思洽的本事演进—— AI Agent 的出身

本章节内容来自好意思洽 AI 商量中心负责东谈主访谈实录

左证产物发展的浩瀚章程，产物演进频繁罢黜三个阶段：

起步阶段：在这一阶段，产物的中枢功能得以结束，以鼎沸用户的基本需求。熟练阶段：跟着功能的收敛丰富和完善，产物启动接济更高端倪的用户交互，包括东谈主工烦躁和调养，以普及用户体验。创新阶段：在这一高档阶段，产物通过智能化本事结束自主学习和稳妥，以提供愈加个性化和高效的就业。

好意思洽各产物线恰是罢黜这一演进旅途，紧跟前沿本事，从起初的基础功能结束，逐渐过渡到功能丰富和用户友好的优化，到面前全线拥抱AI，再行界说场景需求，鼓吹产物下一层级的发展。

第一代：RASA 时期

Rasa Open Source，一个出身于2019年的开源机器学习框架。2022岁首，Rasa 3.x 的发布，这个机器学习框架飞快在智能客服限制得到闲居应用，好意思洽也在其时推出了基于 Rasa 的客服机器东谈主交易化产物，掩饰就业售前营销和售后问答场景。

这个阶段的AI客服主要依赖于意图识别和实体提真金不怕火本事，大概处理结构化的对话经过。但在处理复杂、多轮对话时不够智能。举例，它难以精确剖释高下文语境，无法处理复杂的用户辩论，搪塞不在预设边界内的问题时候短少纯真性，当需要优化识别和调养话术时，需要补充语料后再行测验。

第二代：SOP + LLM Agent

OpenAI的 GPT-3 模子的问世绚丽着一个新纪元的开启，基于这一代本事，好意思洽针对客服限制开发了一套可控、可调遣的场景化 SOP，集成了大型话语模子 Agent 智商。自2024年4月起，产物形态从单一Agent 到多 Agent协同、Workflow 经管，再到当今的 Agent 组合器用+SOP + Agent Workflow 集成处分决议。

在本事探索的旅程中，咱们对多个主流大模子平台进行闲居的调研测试，包括 Dify、扣子、阿里云百真金不怕火、火山云方舟、FastGPT、Flowise、RagFlow，但愿从中找到最恰当的客服场景落地的 ToB 处分决议。面前好意思洽已与行业内跨越厂商拓荒了深度合作筹划，包括通义千问、豆包、Azure OpenAI、Claude、DeepSeek、Llama等。

本事更新的速率比咱们料到的还要快，在9月份30天时期里，咱们谄媚推出了3个版块的 RAG 常识库决议。在 2.0 版块尚未皆备开发完成时，咱们发现了更先进的决议，于是漂浮决定淹没 2.0 版块，径直转向 3.0 版块的开发，以结束本事的快速演进。

适度面前，好意思洽全产物线 AI 功能均向新老客户洞开试用了，好意思洽 AI Agent 智商依然在部分客户一线业务场景中发达作用，老用户不错原地升级到最新 AI 版块，新用户不错免费体验咱们新版块 AI 客服功能，感受本事修订带来的浅显与成果。

AI Agent 的昔日

在 Open AI 的构画中，Agent 是AI系统发展的一个阶段：

它跟着AI本事的发展而进化，昔日可见的是 AI Agent 将通过交融当然话语处理、遐想机视觉和语音识别等本事，在多模态交互上结束冲突，提供更当然高效的互动，对于 AI Agent 的演化路子，咱们援用一副图表来展示：

在 Agent 昔日更高的发展阶段中，它是大概自我组织，自我决策、自我调度来完成复杂的任务，这一层级智商将最径直地反应在客户就业场景中。

传统东谈主工客服中的手段组：售前照拂、产物推选、成交促进、订单处理、售后就业、投诉经管、本事接济、反馈网罗等等对应着不同的Agent 智商，所有这一切要道，AI大概7*24小时自我组织不同手段的 Agent 来完成迎接责任，这应该是所有客户设想中的智能客服的现象，这亦然好意思洽前进的标的，“咱们省略情这么的昔日还有多远，咱们只知谈每往前一步，就离这个昔日更近。”

END欧洲杯体育