一、核心概念与适用场景
1. 智能体定义
与传统自动化工具(如RPA)不同,智能体能自主决策并执行完整工作流,例如保险理赔中自动解析非结构化文档(准确率92% vs 传统OCR的58%)
关键特征:LLM控制工作流、动态工具调用、安全护栏机制
2. 典型应用场景
复杂决策场景:金融风控(识别规则外欺诈模式)、医疗诊断(跨领域知识整合)
高频重复任务:客服工单处理(效率提升60%)、代码审查
二、开发流程与工具链
1. 技术栈选择
基础模型:OpenAI GPT-4/Claude 3(复杂决策)、国内模型如文心一言(中文场景适配)
开发框架:
无代码平台:Zapier/Airtable(快速原型)
代码开发:Python+LangChain(任务链构建)
2. 三步开发法
```python
示例:基于LangChain的简单智能体
from langchain.agents import initialize_agent
agent = initialize_agent(tools=[...], llm=GPT-4, agent_type="react")
```
单Agent模式:轻量级任务(文案生成、摘要提取)
多Agent协作:工具超过20个或需跨领域知识时采用分层架构
三、成本优化与安全设计
1. 分层模型部署
关键决策用GPT-4,简单任务切换小模型(成本降低50%)
2. 五层安全防护
输入过滤、高危操作拦截、动态权限控制
电商领域:促销文案生成器(3秒输出10条备选)
保险行业:理赔处理从4.2小时缩短至1.5小时
入门指南:OpenAI《构建智能体实践指南》(34页官方文档)
进阶教程:百度文心大模型适配方案、ROS机器人集成
如需具体场景的代码实现或架构设计细节,可进一步说明需求方向。
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