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做职业测评的网站,深圳网站建设公司多少钱,广西建设工程协会网站查询系统,网页制作下载安装包简介 文章详细介绍了构建企业级智能体的四个主要阶段#xff1a;明确需求阶段#xff08;应用场景与干系人分析#xff09;、体系架构与模块设计阶段#xff08;整体架构与PoC验证#xff09;、智能体落地与评估改善阶段#xff08;MVP设计与迭代优化#xff09;、上线…简介文章详细介绍了构建企业级智能体的四个主要阶段明确需求阶段应用场景与干系人分析、体系架构与模块设计阶段整体架构与PoC验证、智能体落地与评估改善阶段MVP设计与迭代优化、上线运营阶段可观测性与持续演进。每个阶段包含具体步骤和产出文档形成从需求分析到系统上线的完整流程帮助开发者构建高效、可扩展的企业级智能体系统。给大家从技术层面用万字长文剖析了在AI时代下AI原生应用架构应该是什么样子那篇文章侧重于智能体应用技术落地。而今天我们从整体构建企业级智能体做事的角度来聊聊如何高效的构建企业级智能体这里我划分成了4大阶段10个步骤整体关系图如下一、明确需求阶段这个阶段要做的事我们需要明确项目整体的一个背景、在什么应用场景下智能体需达成一个什么目的达成的标准是什么如何去衡量。除此之外我们还需要知道做智能体时能牵扯到哪些部门哪些人大家能提供什么数据、任务责任边界在哪里如何去协调这些人一起来更好的规划和完成智能体系统。步骤1明确应用场景、目标与验收指标这个步骤我们主要聚焦于需求层面形成基于场景到业务闭环的链路该链路应该包含输入→处理→输出→验收。在此基础之上需可量化明确验收指标。下面具体包含以下要做的要点。要点要点1明确目标用户梳理核心用户需求整理出关键用例需包含输入格式、处理、输出格式和预期收益进行优先级排序最终可以形成用户×场景×用例的矩阵。并且针对每个用例需要明确哪些是AI范围哪些是人工范围例如哪些步骤是需要人工进行确认或审批等。要点2明确验收标准给出可量化的目标值与阈值范围这里一般分为业务KPI和AI指标两个层面。例如系统可用性、自动化率、生成结果准确性、幻觉率、工具调用成功率等。要点3明确项目整体成本梳理成本项分解清单例如推理成本Token消耗、存储与检索成本、后期监控与运维开销等最后需形成单任务成本上限与降级策略进行合理估算同时评估项目风险。产出产出1《智能体应用场景说明书》明确智能体需要做什么、为谁做、智能体边界在哪等内容其中一定需包含用户×场景×用例的矩阵。产出2《智能体验收标准》明确智能体的评估维度、量化标准与验收口径为后续的评估体系设计提供直接依据。产出3《成本项分解清单》评估项目整体经济层面可行性与资源消耗上限并进行合理的估算和风险评估。步骤2明确关键干系人、任务边界与数据来源基于上一步骤梳理出来的需求在这个步骤我们需要初步探寻该如何推进的问题。主要是在项目推进前期我们需要明确都有哪些部门的哪些人参与各环节的负责人是谁各自负责的边界在哪谁可以提供什么样的数据如何可以把数据流串起来等。这一阶段我个人感觉是非常重要的但往往容易被人所忽视因为跨部门协作和明确的责任划分有助于项目健康的推进否则会产生很多因“人”导致的各种问题例如职责不清、数据不可用、权限不符等各类问题。要点要点1识别关键干系人负责人和各部门负责任务的责任边界例如各部门需明确各自负责的每个任务输入、输出和接口规范等最后需形成任务确认单。同时还需协商建立合理的协作机制例如大家日常沟通用什么定例会如何开文档如何管理等。要点2依据识别出来的智能体所需数据明确这些数据应该从哪些关键干系人处获得并初步对数据进行盘点例如判断数据格式、数据的可用性、合规性、隐私性等。产出产出1《任务责任确认单》明确项目中各关键干系人的职责范围、任务内容、输入输出与交付标准避免后期因职责不清所导致的问题。产出2《项目协作机制与沟通规范》顾名思义就是明确项目中协作机制与沟通方式。产出3《数据资产盘点报告》在现阶段只能进行一个初步的数据资产盘点例如明确数据的来源、格式、合规性、可用性及责任人等为后期RAG知识库的建立、模型的训练、数据接入等提供参考。总结这个阶段我们的目标主要是需要明确业务背景、应用场景、预期目标、验收标准等并且需要明确相关的干系人、任务边界与数据来源。其产出可支撑后续的三个阶段尤其对体系架构与模块设计阶段提供了重要依据。二、体系架构与模块设计阶段我们通过上一阶段明确了项目需求后在这一阶段我们需要从整体对智能体系统的技术体系架构进行设计并通过必要的PoC验证与模块设计逐步细化。这个阶段我认为是这四大阶段最重要的一个阶段其设计质量直接决定了最后智能体的可用性和构建成本。步骤1整体架构设计在这个步骤中我们需要完成对智能体系统的整体架构规划其中包含了但不限于从以下各方面对智能体整体进行架构设计智能体Infra设计、智能体间协同设计、模型训练与优化方案非必需看业务需求、RAG知识库构建方案、智能体测试与评估体系方案、整体的可观测性与持续进化设计等。这里只说跟AI相关架构设计部分传统的工程化相关内容在此处未进行说明但正常设计架构时需要有要点要点1智能体基础设施Infra设计设计并构建支撑智能体运行的底层基础设施。注意在这个阶段除了进行设计之外还需要进行落地打通关键流程否则后续的PoC步骤无法开展。要点2智能体间协同设计对智能体间、智能体与工具间的协作方式与通信机制进行设计构建多智能体协同框架。企业级智能体往往是由多智能体组成的智能体系统所以这部分需要进行整体的架构设计。要点3模型训练与优化方案这部分非必需并不是所有的业务场景都需要对模型进行训练或微调能用RAG知识库方式解决就不要走模型训练这步。这一步需要我们对模型训练环节进行整体设计其中包含了模型训练数据、模型训练微调、模型评估与优化等环节。要点4RAG知识库构建方案这一步很好理解不同于模型训练环节企业级智能体一定会用到基于RAG知识库的构建所以这一步就是对企业级知识增强RAG的体系结构与数据治理流程进行设计。要点5智能体测试与评估体系设计基于需求阶段的验收标准我们需要对智能体的测试和评估体系进行设计其中会包含自动化与人工评测体系。要点6整体的可观测性与持续进化设计这一步也很好理解智能体上线后需要具备“监控—分析—优化”的闭环机制使智能体具备自我评估与演进能力。产出产出1《智能体基础设施Infra实施方案》其中需包含整体Infra的设计实施方案与费用信息。产出2《智能体整体架构方案》其中需包含智能体系统整体的架构设计包含所用到的中间件、存储服务和智能体间交互等内容。产出3《模型训练方案》需包含微调模型时从数据-微调-评估-优化整体的闭环可持续训练方案可参照MLOpsLLMOps理念设计。产出4《RAG知识库构建方案》结合项目中数据资产合理的设计构建基于RAG的知识库方案。产出5《智能体评测方案》基于自动人工相结合设计智能体测试与评估方案。产出6《智能体可观测性与持续进化方案》定义智能体上线后的全链路监控与自我演进机制使系统具备“监控—分析—优化”的持续成长能力。步骤2技术难点PoC可行性验证在上一步我们完成了整体架构的设计而在这一步骤中我们需要对架构中存在高风险或不确定性的关键技术点进行PoC可行性验证这样可以确保后续核心模块设计和开发能够在可控范围内顺利进行降低项目风险。如果要是PoC验证过程中有哪些技术点行不通需及时调整相关架构方案。注意这一阶段PoC的重点并不是“功能跑通”而是验证关键假设、量化风险与成本最后产出决策依据。当然这个阶段还有一种PoC是用最小的代价最快的速度构建出一套可以跑通有核心业务流程的智能体要是有精力可以把这个做了更好。步骤3核心模块设计与落地在完成整体架构规划和PoC验证后这一步骤我们需要基于整体的架构设计蓝图去细化一些核心技术模块和并进行技术落地封装成可调用的公共组件或模块。例如对AI网关、安全模块、上下文与记忆模块、RAG知识库模块等进行细化设计与落地。举个例子在这个阶段我们可以细化RAG知识库模块在不同场景下提前需分析出有哪些不同类型用什么方式进行Chunk、Embedding模型用什么、召回算法用什么、需不需要用ReRank、缓存策略怎么做等。对应的产出需形成各类核心技术模块的《技术落地方案》说明文档集为后续的具体业务开发调用和测试提供基础。总结此阶段可以说是企业级智能体系统建设的技术中枢阶段需从技术架构全局规划到落地核心模块的设计逐步构建起一套可验证、可扩展、可维护的系统架构体系。其中上面所写侧重于AI方向的整体架构设计传统的工程化关键要素暂未过多说明但是我们需要知道这部分也是需要考虑的例如代码管理、版本控制、发布策略等。这一阶段的成果是为后续智能体的落地实现、评估与持续运营提供了一个稳固的技术底座。三、智能体落地与评估改善阶段经过之前的明确需求和体系架构与模块设计这两个阶段我们已明确了智能体的目标、架构与核心模块接下来我们就要真正落地智能体系统了。在落地的过程中尤其是AI项目中不会采取瀑布方式去推进而是采取类似于敏捷思维的方式对每个子智能体每个子业务功能采用最小可用闭环MVP的思路进行边设计边落地边测试评估边优化迭代的方式去推进。所以下面的步骤1、步骤2与步骤3并非一个线性的流程而是一个快速循环迭代的过程。步骤1智能体业务详细设计因为业务与技术难题在前两个阶段都解决了所以到了该步骤就是专注于详细的业务设计。需要把一个大的智能体系统拆分成各个子智能体或子业务功能并行对每一个子智能体进行设计设计的内容应包含每个子智能体的业务目标、关键实现流程、输入与输出、边界与协作方式每个子智能体都是可以进行MVP落地与可快速验证。要点要点1MVP切片基于价值和可行性的划分准则拆分成可独立验证的子智能体拆分后需要对每个子智能体进行优先级排序。要点2对每个子智能体进行详细设计依据项目需要建议概要设计即可但是肯定是越详细越好其中应包含每个子智能体的核心工作流与业务逻辑设计其中尤其要重点关注每个子智能体的输入与输出。要点3为每个可验证的MVP子智能体设定验收指标。要点4除具体业务外别忘了一些公共功能的接入设计如日志埋点等。产出产出1各可进行MVP验证的子智能体《详细设计》与验收指标。产出2智能体系统整体的《详细设计》与验收指标。步骤2智能体落地这一步需要做的就是对每个子智能体进行落地与持续优化要保证每个子智能体的可用性和稳定性。所以需要做的事也很清晰就是参照上一步骤的详细设计文档对子智能体进行开发和功能测试测试数据这个阶段都是开发人员自己造并且都是人工测试暂不涉及自动化测试并参照各个子智能体的验收指标对测试结果进行评估持续进行子智能体的优化。整体形成“开发→验证→优化→再验证”的闭环。这一阶段的产出主要是各个子智能体的《运行验证报告》。步骤3智能体系统评估 改善上一步的验证我们重点关注的是每个子智能体的可用性那么本步骤则聚焦于智能体系统的整体表现。要点要点1建立评估体系这里需包含自动化评测与人工评测两部分形成综合的质量评估框架。要点2执行评估系统参照制定的智能体系统整体的指标一般分为业务指标与AI指标对系统进行评估。评估时除了系统表面的输入输出还需结合系统背后的日志与埋点数据例如模型调用日志、知识检索命中率、失败场景等数据并通过构建的可视化评估看板进行分析识别根因持续进行系统优化。产出这一步骤的产出主要包含《智能体系统评估报告》与《智能体系统优化方案》两部分。总结这一阶段实现了从“设计—落地—验证—评估—优化—再验证”的持续迭代体系。但是要注意优化往往是最难做的尤其到了最后经常会遇到瓶颈期指标趋近上限时为了达到某个预期的指标例如将输出结果的稳定性确定性提升5%可能花一个月的时间背后的落地方案改了很多地方但最后就是达不到。因为智能体系统最大的一个特点就是AI执行结果的不确定性与过程的非确定性。四、上线运营阶段我们通过之前三个阶段的建设智能体系统已经具备了完整的功能闭环和基础的自我优化能力。而这一阶段我们要做的是在生产环境下构建可长期运行、可观测治理与可持续演进体系可以让智能体通过数据驱动的方式不断自我成长。步骤1构建持续可观测性与自评测体系在之前的步骤中其实已经建立了初步的评测体系但与之前不同的是在生产环境下我们的重点要放在构建可持续的长期在线、持续感知、自动反馈的智能监控与自评体系更进了一步。在这个体系中我们要做的不再是单次评测而是要把这种持续评测能力融入系统自身。要点要点1构建持续可观测性将日志、调用链、性能指标、成本指标、AI指标等全部纳入统一监控体系中例如每个模型调用、RAG检索、知识召回、工具执行都能被追踪每次异常、延迟都能被实时感知到每个子智能体都有独立的健康评分等。要点2系统会自动执行周期性的质量检测任务当监测到系统运行指标出现异常时例如延迟升高、准确率下降、成本异常增长等系统会自动触发告警机制并根据之前预设置的一些策略例如降级模型、切换RAG缓存等实现自我修复。步骤2发布治理与持续演进当智能体系统具备了自我监控与自评测能力后下一步要解决的问题就是如何让它在可控的前提下不断演化。关于发布治理层面不过多解释和传统系统一样构建标准化的版本管理发布体系即可除了传统的CI/CD流程外这里还需要再融入LLMOps/MLOps部分。而关于持续演进层面关键在于让智能体系统通过数据驱动的方式不断自我成长这里就需要我们可以收集到用户的反馈例如用户对于生成内容的点赞操作等再结合日常收集到的运行日志让AI自动生成优化任务并推入演进流水线执行例如自动调整召回参数微调模型或Prompt等。但是这一步不推荐完全自动化针对AI自动生成的优化任务需要人工介入进行判断审核。总结这一阶段的核心是为了确保系统的长期健康和不断优化从人工逐渐演化为自动化监控和自评测机制保证业务运行的稳定性和可持续性。五、在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 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