AI Agent Development
企业 AI 智能体
让 AI 不只回答问题，还能在明确的权限、工具和审核规则下完成多步骤任务。
任务规划工具调用工作流编排人工确认审计日志
AI Agent 不是越自主越好。企业场景首先要明确它能做什么、不能做什么、何时必须让人确认，以及失败后如何恢复。
Suitable tasks
适合的任务
流程相对明确、需要查资料或调用多个系统、目前依赖人工重复操作的任务，更适合先做智能体验证。
知识型任务
检索资料、汇总依据、生成初稿，并让使用者确认结果。
流程型任务
按步骤调用内部工具、填写信息、生成工单或触发下一环节。
协同型任务
由多个专用 Agent 分工处理，再由规则或人工统一审核。
Architecture
必须设计的六个部分
01
目标与状态
任务从哪里开始，什么叫完成，失败后如何继续。
02
知识与记忆
允许访问哪些资料，如何隔离不同用户和项目。
03
工具与接口
哪些 API 可以调用，参数、权限和频率如何限制。
04
流程与路由
何时分支、重试、终止或转给其他 Agent。
05
人工确认
发送、删除、支付或重要业务动作前设置明确审批点。
06
评测与审计
保留输入、输出、工具调用、错误和人工修正记录。
FAQ
常见问题
Agent 和普通聊天机器人有什么区别？
聊天机器人主要生成回答；Agent 还会根据任务状态选择工具、调用系统并执行多步骤流程，因此需要更严格的权限、日志和异常处理。
所有流程都适合做 Agent 吗？
不适合。规则完全固定的流程可能用传统自动化更稳定；风险高且缺乏可验证标准的任务也不宜直接自动执行。
能否保留人工审核？
可以，而且在发送、修改、删除、支付或对外发布等关键动作前，通常应该保留人工确认。