工具设计
工具的粒度、参数设计与返回格式直接决定 Agent 的调用成功率。设计不当会导致反复重试或调用错误的工具。
智能体 Agents 定制开发
不只是会回答，而是真的把事做完
针对具体业务流程定制智能体，具备工具调用、多步推理、系统联动与人工审核介入能力。从「问它一个问题得到一段文字」，进化到「交给它一个任务，它把流程跑完」。
- 核心能力
- 工具调用 + 多步推理
- 落地形态
- 流程自动化 / 岗位助手
- 开发平台
- Dify / Coze / 自研框架
- 人工介入
- 关键节点可审核
能力差异
对话式助手 与 Agent 的本质区别
| 维度 | 对话式助手 | 智能体 Agent |
|---|---|---|
| 交互模式 | 一问一答，用户驱动每一步 | 给定目标，自主规划并执行多个步骤 |
| 能力边界 | 生成文本内容 | 调用工具、读写系统、执行实际操作 |
| 任务复杂度 | 单轮可完成的简单任务 | 需要多步骤、多系统协作的复杂流程 |
| 错误处理 | 回答错了用户重新问 | 执行失败可自主重试或切换策略 |
| 输出形态 | 一段文字或一份文档 | 流程被真正执行完，状态被真正改变 |
| 典型价值 | 节省信息查找与撰写时间 | 替代整段重复性流程的人工执行 |
典型场景适合交给 Agent 的，
适合交给 Agent 的，
通常是这类流程
判断标准很实在：步骤明确但繁琐、需要在多个系统间搬运信息、有大量重复且规则相对清晰——这些就是 Agent 的甜点区。
- 工单智能处理：接收工单后自动分类、提取关键信息、查询相关知识库、生成处理建议或直接回复，复杂工单转人工并附带完整上下文。
- 合同审阅流程：解析合同文本、抽取关键要素、比对标准模板、标记风险条款、生成审阅意见，最终由法务确认。
- 数据报告生成：按周期自动从多个数据源取数、计算指标、生成图表、撰写分析结论并推送到指定渠道。
- 招聘简历初筛：解析简历、按岗位要求打分排序、生成候选人摘要、自动发起面试邀约与日程协调。
- 采购比价流程：接收需求后检索供应商、整理报价对比、生成采购建议单、发起审批流程。
- 代码审查辅助：监听代码提交、执行静态检查、识别潜在问题、生成审查意见并在合并请求中留言。
$ agent run --task "处理工单 #48217"
[规划] 拆解为 5 个步骤
[1/5] 读取工单内容
→ 调用 ticket.get(48217)
[2/5] 分类与要素抽取
→ 类型：账号权限 · 优先级：中
[3/5] 检索知识库
→ 命中 SOP-0142 权限申请流程
[4/5] 校验申请人权限
→ 调用 hr.get_role() · 符合授权范围
[5/5] 需人工确认
→ 涉及生产环境权限，已转交主管审批
✓ 处理耗时 23s (人工均值 18 min)
开发要点
把 Agent 做稳，靠的是工程能力
Demo 阶段的 Agent 很容易跑通，难的是在真实业务中长期稳定运行。以下是我们在交付中特别关注的几点。
权限边界
Agent 能调用哪些工具、能操作哪些数据、能影响哪些系统，必须有明确的白名单与权限校验，不能依赖模型自觉。
人工介入点
涉及资金、权限、对外发布等高风险操作必须设置人工确认节点。自动化的边界要按风险而非技术可行性来划。
失败处理
工具调用失败、模型输出格式错误、外部系统超时——这些在生产环境中是常态，需要完整的重试、降级与兜底策略。
可观测性
每一次运行的完整轨迹都要可追溯：规划了什么、调用了什么、返回了什么、为什么失败。出问题时能快速定位。
效果评测
建立评测集与回归测试，每次调整提示词或更换模型后跑一遍，避免改好了一个场景却弄坏了另一个。
常见问题
Agents 定制 FAQ
这是我们在设计时最重视的问题。控制手段有几层：工具白名单限制 Agent 能调用的能力范围；权限校验确保操作在授权边界内；高风险操作强制人工确认；所有操作留痕可回溯；关键场景配置可回滚机制。原则是——自动化的边界按风险划分，而不是按技术能做到什么划分。
看场景复杂度和长期规划。流程相对标准、迭代需求不高的场景，用 Dify 或 Coze 搭建速度快、维护成本低，业务人员自己就能调整；涉及复杂的系统对接、特殊的推理逻辑或对性能有严格要求的，定制开发更合适。我们两种都做，也经常采用混合方案——核心链路定制、外围编排用平台。如果您希望团队自己掌握这个能力，我们也提供 Dify 和 Coze 的实战培训。
简单流程的 Agent，从需求到上线通常几周；涉及多系统对接、需要处理大量边界情况的复杂流程，通常需要两三个月。主要时间不花在 Agent 本身，而在于梳理清楚业务流程的所有分支、对接各个系统的接口、以及反复调优让它在真实数据上足够稳定。
这种情况很常见，尤其是一些老旧的内部系统。可选方案有几种：推动系统方提供接口（最理想但往往最慢）、通过数据库直连读取（需要评估风险）、使用 RPA 模拟人工操作（适合无法改造的系统）。我们会根据系统情况和改造可行性给出建议，必要时组合使用。