智能体设计

基于业务目标，将任务模型与能力架构转化为可轻松上手的智能体应用，涵盖场景边界定义、智能体核心模块规划，支持人机协作策略，为智能体落地交付工程蓝图。

• 业务分析与任务建模

  • • 结合客户业务目标，定义智能体功能边界（如任务类型、交互方式、响应时效），输出需求规格说明书。
  • • 根据客户需求，通过明确任务类型、构建自然语言说明或API封装形式的输入提示、规范输出格式、结构拼接与模型调用的代码编写，使智能体按指令完成任务。

• 智能体开发/配置

  • • 感知模块：通常由提示词(Prompt)解析器与辅助函数组成。此外，也支持结合规则引擎或轻量级分类模型，对模型输出进行结构补全或多通道容错，提升解析稳定性与准确率。
  • • 决策模块：可按需嵌入ReAct策略，实现推理−行动交替执行。也可结合 Function Calling，将模型推理结果映射为结构化调用指令，驱动执行模块完成实际操作。为了防止死循环，我们支持生产环境中的智能策略降级技术，如 Reflection 智能切换为 ReAct。
  • • 行动模块：连正技术一般采用工具注册机制、执行调度器、输入参数适配器与结果反馈管理器构成行动模块。
  • • 记忆模块：对存储结构、更新策略、读取机制的规划设计，也可规划建立知识缓存池，对高频访问的记忆项进行热缓存处理，减少冗余调用。
  • • 人机协作边界定义：以业务对 AI 智能体准确率要求为底线，规划和制定人机协作策略。我们通过能力线、控制线、后果线明确确定责任界定，规定高风险场景并设定人类二次交互确认机制（HITL)，以及人机回溯机制，提升人机协作效率。