AI Agent最佳实践：从概念到应用的全方位指南
AI Agent最佳实践：从概念到应用的全方位指南
AI Agent（智能体）作为人工智能领域的重要发展方向，已经在多个行业展现出巨大的应用潜力。本文将为您介绍AI Agent的核心概念、技术架构以及在不同行业的最佳实践案例，并提供一份详尽的学习路径指南，帮助您快速掌握这一前沿技术。
AI Agent的核心概念与技术架构
AI Agent并不是一个全新的概念，而是自AI诞生以来就已经存在。2003年出版的经典人工智能书籍《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中，将AI定义为“从环境中接收感知并执行行动的Agent”。
在《2024中国AI Agent市场指南》中，沙丘智库将AI Agent定位为一种具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。
大模型缺少在最少的人类监督下自主行动的能力，以及在复杂环境中适应和执行目标的能力，基于大模型的AI Agent利用大模型理解、思考输出的“专家能力”，并附加规划、记忆、执行、工具调用能力，可以替代大量人工执行，消除大模型和真实世界沟通的障碍，解决大模型落地的“最后一公里”。
由大模型驱动的AI Agent架构是当前比较常见的AI Agent落地架构，包含规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）四大要素。
AI Agent在各行业的最佳实践案例
考虑到AI Agent当前的技术成熟度，企业在采纳AI Agent时，建议采取以下策略：
- 将AI Agent作为辅助，增强现有工具，而不是独立自主地提供服务；
- 采用人机协同（human-in-the-loop）的运作方式，AI Agent处理大量数据和执行重复性任务，而人类则负责决策和处理复杂或模糊的情况；
- 建立清晰的流程防护栏，确保AI Agent实施的安全和可靠，围绕自主权、责任、稳健的安全措施和数据隐私协议制定法律和道德准则。同时，确保集成先进的安全协议，例如端到端加密和多因素身份验证；
- 避免对AI Agent的过度预期，明确AI Agent的适用场景。
接下来，我们将通过几个实际案例，展示AI Agent在不同行业的应用。
案例1：公安系统数字化转型
本案例为公安系统数字化转型提供了可复制、可推广的成功模式，引领行业创新发展。通过集中部署实现多处共用，权限数据分离，提高了资源利用效率，同时保持系统的可扩展性和灵活性。
案例2：广东电网“五位一体”智能客服体系建设
广东电网基于“大瓦特”电力智能客服大模型的情绪识别、语音多轮交互、智能态势感知等技术，打造“五位一体”智能客服体系，包括智能机器人、智能客服助手、智能质检、智能外呼和智能知识库，打造南网智能客服“小赫兹”，显著提升自助服务比例，降低人工业务量。
案例3：国网成都供电公司数字化员工
基于未来式智能的企业级AI Agent平台，国网成都供电公司打造了覆盖生产、营销、综合等多专业的电力智能应用群“蓉电小智”，如主网侧故障信息自动获取、故障自动分析、报告自动生成等，这些应用不仅提高了工作效率，还减少了人为错误，增强了电力服务的可靠性，展现了极强的实用性，成果已在多个业务部门与基层班组落地应用。
案例4：国网山东电力多场景智能Agent应用
国网山东电力多场景智能Agent应用是澜码科技与国网山东电力联合打造的覆盖企业日常运营多个环节的智能应用系统，包括客户服务、内部沟通、数据分析、决策支持等。系统可够根据不同场景的需求，自动调整和优化工作流程，极大地提升了企业的运营效率，降低了管理成本，同时也为员工创造了更加智能、便捷的工作环境。
案例5：华胜天成智能投标平台
面对投标过程中存在的大量文本内容，华胜天成开发了由AI驱动的企业投标系统“投标大王”，通过智能评审、资源匹配、风险评估和标书审核等功能，实现在招投标过程中快速解读招标文件、自动匹配公司资源，并进行全面的投标文件核查，同时规避风险，确保投标过程智能化、高效、安全。
案例6：京东物流数据分析智能体UData
为解决数据生产与消费之间固有的准确性和一致性矛盾，京东物流与北极九章共创构建智能数据服务分析一体化平台，在数据消费侧构建了一套功能完整的数据分析智能体，替代传统的人工指标计算和报表制作流程；在数据供应侧通过人工智能实现自适应的数据语义治理和逻辑编织。作为业内首创，围绕提升数据质量和价值流通，建设机器化替代的管理体系和技术能力，平台成功将数据质量评估推进到语义对齐的层次，弥合技术语言与业务语言之间的差异，满足AI推理对数据生产质量和效能的要求。目前已覆盖12万用户，成功应用于京东物流一线业务用户。
案例7：吉利德科学医学知识助手
“e晓智”医学知识助手集成了丰富的医药知识库，提供7*24小时智能问答服务，覆盖肝炎、HIV、肿瘤学、真菌学等多个领域，通过AI大模型技术优化搜索功能后，可以根据医生提问，快速检索知识库内容，追溯到对应指南的相关段落，高效解决临床疑问。并且，e晓智提供相应指南的阅读和下载，英文内容可以“一键翻译”，一站式读懂、读通、彻底理解。
案例8：江苏移动网格/客户经理营销助手
江苏移动引入大模型和智能体架构，结合RAG知识增强、提示工程等技术，基于运营商网格、政企、画像、业务等知识和数据，提升检索效率和话术生成水平，满足网格/客户经理在政企产品、营销案例、业务推荐及受理、营销话术记录、日常训战等方面的检索、自动生成、业务办理和场景模拟需求，并形成营销知识沉淀，提高客户经理的工作效率和决策质量。
案例9：联想运维智能体
联想运维智能体通过生成式AI技术及大模型对运维领域知识进行处理，对各运维系统、工具、平台进行智能联动和调度解决，为运维工程师、管理者、业务人员提供个性化运维智能体（如财务系统运维智能体、效能智能体、RPA运维智能体、监控智能体、自动化智能体等），智能辅助解决运维问题，提升运维效率。
案例10：蚂蚁集团AI业务助手支小助
蚂蚁集团支小助是专业的AI业务助手，主要面向销售、投研、理赔、风控、ESG等领域的行业专家，在投研分析、信息提取、专业创作、商机洞察、金融工具使用等环节提供深度智能客服，目前已在蚂蚁集团理财和保险业务中的多个金融应用场景中成功应用，包括销售、理赔、财务撰写及营销创新，经过广泛验证，效果显著。
案例11：上海仁济医院泌尿专科智能体
上海仁济医院开发了全国首个泌尿专科智能体RJUA，可以像医生一样完成科普问答，涵盖67种最常见的泌尿外科系统疾病类别，目前已在支付宝“AI健康管家”中上线。泌尿专科智能具备多轮医患对话交互能力，模拟医生问诊过程，语言更连续、更丝滑。
AI Agent学习路径指南
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。