AGENT ENGINEERING

企业智能体开发,
从一项具体任务开始。

把资料、工具和处理步骤组织起来,让 Agent 协助完成资料整理、工单辅助或内容准备,并把关键决定交给有权限的人确认。

任务流转与人工确认的 AI 生成场景示意
AI 场景示意
适合怎样的任务

有明确输入,
也有可以核对的结果。

优先讨论工作步骤可以说明、工具可以授权、结果能够检查的场景。

  • 资料整理:查询授权资料,提取要点,按团队模板形成待复核结果。
  • 工单辅助:整理问题与历史信息,生成处理建议,交由业务人员确认。
  • 内容准备:结合品牌资料和已确认选题,辅助生成初稿并进入审核流程。
交付过程

把任务拆清楚,
再连接可用的工具。

原型验证、业务接入和运行交接按项目范围分阶段推进,每个阶段共同确认验收结果。

  1. 01

    定义任务

    约定输入、输出、人工确认点和完成条件,整理正常与异常样本。

  2. 02

    验证原型

    在受控环境检查知识查询、步骤衔接和结果质量,记录仍需完善的条件。

  3. 03

    接入系统

    验证工具权限、参数和响应,明确业务写入、失败重试及操作记录。

  4. 04

    交接运行

    完成测试、运行说明和团队交接,约定问题反馈与后续维护方式。

业务与产品交付

任务流程、角色权限、交互原型、人工确认入口、评估样本和验收记录,可按项目约定纳入交付。

工程与运行交付

Agent 应用或工作流、约定的工具连接、部署说明、运行与异常处理手册,结合客户环境确认交接内容。

验收关键路径

把正常执行和失败恢复,
一起带进验证。

用业务人员能够判断的任务样本,检查输入、过程、结果与下一步是否一致。

完成后交给谁、怎样使用

核对结果格式、来源和接收角色,确认产物可以进入后续流程,用户能够识别待复核内容。

重要操作由谁确认

对于发送、修改和其他业务动作,明确执行前的权限与人工确认点,并检查取消或拒绝后的行为。

工具报错后如何继续

加入超时、接口不可用和缺少输入的样本,检查是否保留执行状态、清楚提示恢复步骤,并避免重复业务操作。

执行范围怎样约束

根据实际模型与工具确认可调用范围、执行次数和费用观察方式。重要操作的权限校验由接入系统负责落实。

启动前准备

把现在的工作方式,
带进第一次讨论。

  • 一个高频任务的现有步骤,以及谁负责完成和复核。
  • 脱敏输入样本、期望输出,以及常见的异常情况。
  • 需要查询或操作的系统清单、接口条件和授权联系人。
  • 必须人工确认的动作,以及部署、维护和成本方面的要求。

如果现有步骤尚不清晰,可以从任务梳理与原型验证开始。咨询时先描述业务目标和系统条件,资料访问方式在后续对接中确认。

常见问题

根据任务,选择合适的能力组合。

知识库和 Agent 应该先做哪一个?

如果主要问题是从已有资料中查找答案,可以先梳理知识库。如果任务还要组织多个步骤、调用工具并衔接人工确认,可进一步评估 Agent。两者可以按场景组合。

什么时候需要 Skill 或 MCP?

团队已有可复用的方法、模板和检查要求时,可以整理为 Skill。需要把授权的系统能力提供给 AI 工具调用时,可评估 MCP 或现有接口的接入方式,组合取决于实际任务和客户端条件。

人工确认可以放在哪些位置?

可以放在提交业务变更、发送内容或采用重要结论之前。具体由业务负责人和 IT 团队共同约定,界面与权限校验需要支持相同的规则。

项目交付后怎样持续使用?

交付时约定运行环境、维护责任、问题记录和更新验证方式。团队可结合企业 AI 培训熟悉日常使用;需要现场协同时,也可以讨论 FDE 驻场合作。

让知识、系统和团队一起准备好。

继续了解企业知识库搭建、Skill 定制和MCP 接入,或通过企业 AI 培训组织实操。涉及现有应用和后台的连接,可结合系统集成服务推进。

从一项高频任务开始

告诉我们,
Agent 要完成什么。

从当前流程、输入输出和确认方式开始,讨论可验证的实现路径。