# 智能体与业务场景深度结合设计方案
# 前言
目前大模型能达到的场景和优化的效果，基本上能达到专家的效果。在微调试下回复和表达可以已经可以达到中高级产出，这里主要针对的是行业深度场景结合的设计方案。
# 概述
这里的设计原则依然是定位在辅助人的角色上，核心节点需要人工的确认。目前遇到的或是可以看到的基本上很多是 概念视频展示不做结合参考，以市面上结果稳定输出的大模型为主。
在结合，某一行业或是场景上，需要比较大的定制化和数据调试，有成本的投入可以是三方或是自己训练行业针对性的场景，这个的成本不言而喻，中小团队无法或是很难承接。
针对这样的情况，通用大模型已经具备很强的推理能力，结合的这个来做针对话的业务场景定制，一个是降低成本，简单可维护，以提高落地能力。
阐述从这几个维度进行，分别是【业务_智能体_产品_原型】这样的思路：
- 业务场景结合设计方案
- 定制化智能体自我演化方案
- 智能体产品设计方案
- 通用智能体平台产品化演示
不同的接触层面会带来不一样的设计思路， 技术需要结合场景才有更大的意义和价值体现，每个设计人员思路不一，我有我思。
# 场景结合
业务本身的探索已经有多个不一样的团队在探索有很多年，一个是对行业和先前人员的努力的敬畏，结合这块并不是说要取代，而是进一步的加强，利用新技术提高和加强行业产品的服务和质量。
# 业务场景结合设计方案
以下是整体的业务赋能设计方案，以智能体结合业务整合作为基本设计方向：
整体的流程说明和过程设计，这里从上到上的分析：
- 数据采集层：这个是企业或是团队的核心，也是输出推理结果的主要推理数据来源，数据的采集不仅是互联网还有团队经验，这些会形成特有的知识库；
- 数据治理层：这些服务从数据治理的角度支持了数据的标准化、集成、开发和实时处理，确保了数据在整个生命周期内的质量、 一致性和可用性，从而提升了智能体决策的准确性和业务运营的效率。
- 智能体推理层：逻辑推理是大模型的优势之一，在大部分情况下，数据加上大模型推理会给出很理想的结果建议和方案，会比人工快得多， 针对每个不一样的业务流程节点上，针对性的定制化不同业务场景的智能体，由数据采集再到逻辑的推理，给出初步的结果方案或是执行方式；
- 业务逻辑层：以基础的智能体平台为依托，它是一个类似于员工的角色来不停的为业务的每个节点切入，不停的在业务里面深入了解和学习，还有不停的进行执行。
我们可以把上面的过程理解成雇佣关系，岗位上不停的招聘流水线人员。这里的流水线就是业务场景，人员是智能体员工，它会一直吸收经验和不停作业 ，团队不停的招聘智能体员工，通过不断优化和增加智能工具，可以达到更高效的工作流程，直到这里的流水线上最快最好的输出。
解放出来的人力就可以更加深入流程和场集结合，进一步的提高服务和产出质量。
比如工程师在开发一个功能，在设计阶段的思路提交给大模型，它就能给你产出各个模块的代码，然后我再拼凑，效率和质量都不错。 这样的过程你会发现，你会更加专注于设计思考，而不是编码上。难道还为变量命名、接口测试数据、单元测试、注释等这些烦恼或是思考？ 工程师能够更专注于设计和创新，从而提升开发效率和代码质量，减少低级错误和重复工作。
# 定制化智能体自我演化方案
假如我们发现智能体员工可以处理一部分工作，那要怎么建立智能体。目前很多平台都有智能体，比如星火、千问等，你会发 现做一个智能体很简单，定义Prompt场景和投喂数据。
目前的大模型发展上面，推理能力成熟度比较高，主要在数据上的清洗处理。我们要给智能体对应的感知能力，推理能力还有执行， 仅仅是简单的向量数据是不够的。另外数据质量要求，大模型本身的限制等都是问题。
数据的采集也包含很多，包括网络的，视频，音频，日志，行为，企业数据等多种感知数据，这些过程再进 一步交互采集和加工处理，针对特定数据处理，形成智能体的数据资产。
在业务逻辑上需要的是更稳定、跟可控的结果。包括记忆能力，分析和自动的结合，以下为智能体演化的过程：
设计说明：
- 数据清理：针对性的智能体员工，所采集的数据，质量，检索等都需要比较高的要求，这就对数据治理上，数据服务还有分类上面下点功夫，幸运的是，行业数据治理给了很好的基础，这个应该来说问题不大。
- 分析能力：分析逻辑推理这个是大模型的强项，过程规避掉针对性的模型训练，使用通用大模型解决这个分析推理的问题，通过数据挖掘和推理，获取到我们想要的计划和执行要求。
- 执行能力：执行过程工具比较多，这个也是基于研发技术，属于比较成熟的方式，结合业务场景做开发调用即可。
- 记忆反思：在这个过程，所以的问题和记录，三方感知等会进一步的消化成经验数据，进行总结和为下一次执行做好基础，而不是海量知识库，提炼出精准知识库，为智能体发展作准备。
在这个过程你会发现，演化体系会慢慢形成，而通用大模型不断发展，也会有更好的推理能力，两者结合起来，形成特定的智能体员工，不断的积累加深。
比如写方案的场景，制定出方案目录编辑的智能体员工，专门针对不同的主题，场景定制方案目录。在初期第一个方案目录出来之后，不断的人工确认评审，修改意见收集，这些都会形成数据经验不断的积累。
下次再写类似场景方案，可以直接出对应的结果，规避掉前期的低级错误和问题，包括一些特定的要求等。
# 智能体产品设计方案
结合上面的设计方案，针对性的整理出来的智能体产品设计。
这里 产品设计思路，只要包括几个点，实现功能数据采集、处理、推理、服务、运维、运营等一套智能体平台产品，需要的是可结合生产实践的平台。
目标也是针对于中小型团队的产品能力，低成本，可维护，能落地，能见效果。以下为产品的设计方案图：
设计描述，这里从上到下的进行产品说明：
- 数据处理层，这里可以立即成感知服务，用于多平台数据的收集，接入，清洗，分析，资产，服务等，相对来说，基本上属于中小团队的数据方法论实现。
- 模型推理层，大模型的接入，还有prompt的管理优化，流程管理，智能体管理，多智能体交互，还有数据接入验证等，数据标注等一套标准平台。
- 软件开发层，可以理解成开发层的内容，包括不限于平台的开发，接口开发调用等，主要提供软件和执行层的技术规范和方案。
- 运营管理层，整个平台的管理体系，比如各个节点的管理和SaaS化，对人员提供产品力的表现，对整体智能体平台的管理。
以上是智能体平台的产品设计和研发过程总结，这个也是在研究智能体过程中的实践总结。
拿一个上面写目录的智能体来说例子，收集数据的来源可以是团队内部的规范和要求，另一个是会议纪要和记录，这些通过采集之后进入到数据 仓库，在进一步的分析得到数据资产和服务，形成一个简单的DataOps流程。
在逻辑推理部分获取到特定的目录结果和数据格式，这些就是出来的版本。有了目录的数据针对性的开发出模版解析能力和工具，生成文档 目录结构，输出发给对应人员，人员可以进一步的审批验证完善等。这些过程智能体平台会记录，进一步记录分析形成经验记录。
以下为多Agent协作的设计思路：
当然，也可以考虑建立一个是审核的智能体角色。
# 通用智能体平台产品化演示
以下为智能体平台产品的原型设计，前期是一边设计一边编码，大部分也是使用AI开发，这个过程你会发现，效率会快很多，基本上所想即所得的代码。
智能体门户设计，包含管理入口，SaaS化管理和组织管理。
推理管理平台，形成模型的管理和角色推理逻辑和分析。
数据治理体系，针对于中小型团队的数据治理方法论的落地和实践。
数据资产服务，提供数据资产管理和服务管理。
软件开发体系，技术研发框架和自动化设计。
这些整合在一起，主要是形成一个平台管理的概念，一套SaaS来进行管理。 过程设计每个模块会设计成单独的服务，也就是这样的， 方便形成积木类似的软件组合，其他缺少的，按接口和规范引入即可。
以下为智能体团队：
每个产品设计人员和架构师有不同的见解和思路， 这里针对的是中小团队，低成本，方便维护为主。针对结合数据整合模块， 进行数据元数据和主数据的抽取上报，集中到数据仓库和数据湖，形成数据资产能力。平台能力和业务架构的体现从开放平 台和新平台对外门户，形成行业业务+智能体团队沉淀，形成核心业务能力资产
同时相比于传统人员，智能体员工在业务场景中的优势包括：
- 专注复杂任务：使人类工程师能够更多地专注于创造性和战略性的任务，而不是日常的重复性工作
- 高效率：智能体可以快速处理大量任务，不受时间和体力限制，能够24/7不间断工作。
- 一致性：智能体执行任务时能保持高度一致，减少了人为因素导致的误差。
- 学习与优化：智能体能够通过机器学习不断提高自身性能，优化工作流程。
- 成本效益：一旦部署完成，智能体的边际成本较低，长期来看可以节省人力成本。
- 可扩展性：可以根据需求轻松增加或减少智能体的数量，灵活应对业务量的变化。
- 减少人为错误：避免了因疲劳、疏忽等人类常见原因导致的错误，提高了工作的准确性。
通过高效、一致且持续优化的工作特性，能够在降低成本的同时提升业务处理的速度和准确性，使人类工程师更专注于创造性任务。
# 总结
以上是我在大模型结合业务场景的设计思路，在结合，某一行业或是场景上，需要比较大的定制化和数据调试，有成 本的投入可以是三方或是自己训练行业针对性的场景，这个的成本不言而喻，中小团队无法或是很难承接。这里从小团队结合场景 的整体的结合思路，产品设计，还有一些建设经验，目前也是在不断的开发验证，希望可以给一些同学参考和思路。