一、核心概念与适用场景
1. 智能体定义
基于大语言模型（LLM）的程序，能自主管理任务流程并动态调用工具，区别于传统规则引擎的固定逻辑。
典型特征：动态决策、自我修正、多工具协同，例如支付欺诈分析中识别规则外的风险模式。
2. 适用场景
复杂决策场景：如保险理赔（处理非结构化文本耗时减少70%）、金融风控、跨领域医疗诊断。
高频自动化需求：客服应答、内容生成（如电商文案3秒生成10条备选）。
二、开发模式与架构设计
1. 三种开发模式
单Agent（LLM模式）：轻量级任务（摘要生成、简单问答）。
单Agent（工作流模式）：多步骤任务（如报告生成：资料收集→分析→撰写）。
多Agent协同：工具超过20个或需跨领域协作时采用，例如供应链管理中的智能体分工。
2. 架构关键点
工具动态调用：智能体需能选择并执行合适工具（如网络搜索、代码执行）。
安全护栏：明确权限控制和失败处理机制（如中止执行并交还用户控制权）。
三、实战步骤与工具链
1. 基础开发流程
```python
示例：基于Coze平台的工作流搭建（伪代码）
def workflow_agent(task):
if task == "客服咨询":
return generate_response(llm_query(user_input)) 单Agent模式
elif task == "理赔处理":
return execute_workflow([数据提取, 风险评估, 结果生成]) 工作流模式
```
步骤拆解：定义任务→拆解子流程→配置工具链→测试迭代。
2. 效率优化技巧
RAG增强：结合检索技术提升响应准确性。
自动化测试：通过模拟用户输入验证流程稳定性。
四、行业案例参考
1. 小红书内容运营
工作流：爆款采集→AI二创（结构重组/情绪增强）→自动发布，日产能提升至50+条。
2. 企业级应用
OpenAI客户案例：智能体处理保险索赔时间从4.2小时缩短至1.5小时，准确率92%。
文档：OpenAI《构建智能体实践指南》（34页技术手册）。
视频教程：Bilibili《企业级Agent开发实战》（含工作流案例）。
平台工具：Coze（低代码搭建）、Dify（工作流编排）。
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。
