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本页面重点介绍AI智能体的基础知识，帮助读者建立系统化的AI落地思维，即以AI智能体为抓手，将AI能力与业务需求相结合。
推荐阅读：有一定软件背景的技术人员，如开发人员、方案架构师和数字化管理团队等。
AI智能体（AI Agent）是一种软件，指能够接入AI，实现感知环境、进行自主决策并执行任务的系统。与AI大模型不同，AI智能体具备一定程度的自治性，能够根据输入的信息进行推理、学习，并持续优化自身的行为。一定程度上讲，人们能够使用上的AI，不论是独立的腾讯元宝APP，还是ChatGPT的对话网站，抑或嵌入CRM系统的自动数据分析功能，都是各种类型的AI智能体。
按照行业主流观点，一个典型的AI智能体通常具备以下四个核心特性：
感知：通过自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术获取环境信息
决策：结合业务逻辑、大模型或知识库进行推理与规划
执行：与外部系统交互，如调用API、触发自动化流程或生成文本内容
自学习：通过用户反馈、强化学习等方式优化自身能力。该能力以知识增强系统或模型微调的形式提供，门槛较高
在企业数字化转型背景下，AI智能体的价值不仅在于提升效率，还在于构建更加智能的业务流程，使企业能够更灵活地应对变化。
站在最终用户的角度，AI智能体可以分为感知、决策和执行三个模块，由一套引擎驱动其运转，如图1所示。
（图1 AI智能体的组成要件）
三个模块的职责如下：
感知模块：负责接收需要智能体处理的任务。任务通常有三种来源，人类通过语音、视频或键盘直接输入的信息、来自其他软件或智能体的调用参数以及通过物联网、RPA等技术手段读取的数据
决策模块：根据感知到的信息，判断其意图，并完成对应的分析与决策。这里通常需要用到AI大模型，联合使用多模态、多厂商的大模型已成常态
执行模块：将决策转换为软件动作，直接或间接展现给人类，完成任务，形成闭环
从技术实现的角度上看，智能体引擎、感知模块和执行模块本质上是一个应用软件，该软件通过特定的接口与AI大模型对接，最终形成一个完整的AI智能体软件。如果将智能体比作一个人，AI大模型相当于人的大脑，负责分析决策；应用软件部分则是人的躯干和手脚，保障大脑运行的基础上，获取信息，并完成工作。
一定程度上讲，AI大模型决定了智能体能力的深度，而软件部分则决定了智能体能力的广度。
AI智能体并不是一个固定形态的技术实体，而是可以根据业务目标和任务模式灵活演化的“组合体”。从实际落地场景来看，我们可以将AI智能体大致分为四种典型类型：任务型、交互型、生成型、自主决策型。它们之间并非截然分离，而是可以相互融合，协同构成更复杂的智能系统。
任务型智能体是企业应用中最常见的一类，它专注于“完成一件事”。这类智能体通常围绕具体业务流程进行设计，如自动审核发票、处理请假申请、生成财务报表等。它们具备明确的目标、清晰的触发条件，并通过调用多个AI能力或系统接口，自动完成一系列标准化、重复性强的操作。此类智能体与RPA或BPM更接近，但相比传统的RPA（机器人流程自动化），任务型智能体更强调“理解”和“判断”（主要源于自然语言处理NLP的能力），在流程自动化之外具备更高的灵活性和智能性。
交互型智能体以自然语言交互为核心特征，它们的任务往往是 “提供帮助”或“获取信息”。例如，内部知识库问答助手、IT服务台虚拟客服、人事政策咨询助手等，都是以理解用户意图、提供精准回答为主要职责。这类智能体在大模型的支持下，具备良好的语义理解能力，同时通常会与企业的知识库、API接口或搜索引擎打通，以提供有上下文的、高可用性的回答。交互形式上，它们既可以是网页对话框，如图2所示，也可以嵌入钉钉、微信等常用办公工具中，成为业务人员的即时助手。
生成型智能体是内容驱动型业务的强大引擎，它们能 “创作新内容”。随着生成式AI的广泛应用，越来越多企业开始部署写作助手、海报设计助手、代码补全助手等，用于提升内容产出效率。这类智能体不仅基于用户提示生成内容，还常常结合上下文信息、企业素材、行业术语库进行精细化控制。例如，一个营销文案生成智能体，可能需要结合当前促销活动、品牌风格和目标客户群体，自动生成多渠道传播内容。为了提升创作产物的质量，生成型智能体对提示词工程等提出更高要求，通常也是AI智能体中最依赖大模型能力的类型之一。
自主决策智能体是最接近“类人智能”的类型，它们强调 “在不确定性中做出选择”。这类智能体通常用于资源调度、策略选择、复杂场景控制等高阶业务中。例如，在制造业中，智能体可根据实时库存、订单优先级和设备状态，动态优化生产排程；在金融行业，智能体可根据市场行情和风险参数，自动调整投资组合。这类智能体往往需要结合强化学习、多目标优化、大规模数据分析等方法，具备较高的算法复杂度和反馈能力，同时也更加依赖企业的数据资产和业务知识模型。受限于大模型能力和可解释性的短板，此类智能体在企业核心场景落地还有较大距离。
（图2 典型的交互型智能体：葡萄城AI搜索）
上述四种AI智能体不是演进关系。事实上，不同类型的AI智能体可以灵活组合，服务于更复杂的业务目标。例如，一个企业的客户服务智能体，前端是交互型智能体负责理解用户意图，核心处理由任务型智能体完成，内容生成部分由生成型智能体辅助完成回复，而后台的排班优化可能交由自主决策智能体处理。
正是这种模块化、可组装的特性，使AI智能体既适合单点落地，也能作为构建AI原生业务系统的基石。
AI的能力已经足够强大，且大模型通常会提供类似ChatGPT官网的对话式交互页面，这本身就是一个通用型的AI智能体。但是在AI落地的过程中，仍面临三个核心难题：AI任务如何有效拆解、如何设计可用的AI交互界面、以及如何与现有软件系统协同工作。定制化AI智能体正是为了回答这三个问题而生的。
定制化智能体帮助我们系统性地拆解并编排AI任务。大多数AI应用不是孤立存在的，它们往往需要一整套任务链条协同完成。例如，一个智能报销助手不仅需要识别发票，还要判断报销规则、提取关键信息、匹配审批流程、在财务系统中生成单据等。大模型本身并不具备执行这些子任务的能力，而定制化的AI智能体可以将任务拆解为多个步骤，合理调用模型、规则引擎、API接口等资源，实现从感知到执行的全流程闭环。这种 “任务驱动+能力调度” 的方式，让AI不仅能“看”和“说”，还能真正“做事”。
定制化智能体可提供更易用、更贴合业务场景的交互方式。一方面，它需要支持对话式体验，用户可以通过自然语言进行交流，这种模式非常适合习惯智能助手的年轻员工，延续toC的体验，提升了使用的直觉性。另一方面，AI智能体也需要能以“嵌入式”的形式融入现有软件界面，例如在CRM、ERP、OA系统中以侧边栏、按钮或弹窗的形式出现，实现“所见即所得”的操作体验。这种方式更贴近传统软件的交互习惯，对于中老年员工或非技术岗位的用户来说，能有助于降低认知负担和学习成本。让AI不再是“另一个系统”，而是悄无声息地出现在用户工作流中，成为现有工具的一部分。
定制化智能体的设计理念天然支持对现有系统能力的复用，而不是简单替代。众所周知，企业内部已有大量沉淀的数据、流程和服务，定制化的AI智能体能通过封装、调度、编排等手段，将这些“老系统”变成智能化的一部分，如图3所示。例如，在已有的合同管理系统中，智能体可以自动读取条款、提取风险点，并生成修改建议；在数据分析平台中，智能体可以根据用户提出的问题，自动组合图表、生成报告。这种源自定制化AI整体的能力，使企业可以在不大规模重构原有系统的前提下，将AI能力快速嵌入到关键业务场景中，实现“以我为主”的智能化升级。
总之，AI智能体不是单纯的模型封装或交互层，它的真正价值在于：用系统性的方式连接AI能力与业务流程，解决“谁来用AI、怎么用AI、用AI干什么”的问题。而这些价值只有企业实际需求高度贴合，才能得到充分发挥。
（图3 定制化智能体与企业现有系统的关系示意图）
尽管 AI 智能体的技术架构日趋成熟，但在实际落地过程中仍面临多方面挑战。这些挑战可归为技术层、数据层与业务层三个类别。技术层和数据层影响AI智能体的应用深度；业务层则主要影响AI智能体的应用广度。针对这些问题，低代码平台提供了一条降低门槛、提升协同与交付效率的可行路径。
AI技术尤其是生成式AI技术仍处在高速发展中，其技术能力和工程实践都存在较大的提升空间，叠加成了AI智能体落地的技术挑战。
模型准确性不稳定：当前主流大语言模型在自然语言生成方面表现卓越，但在具体场景中容易产生事实错误的“AI幻觉”。对于涉及业务流程、数据分析、合规判断等高风险任务，准确性问题成为智能体系统的首要风险
上下文理解能力不足：复杂任务往往依赖于对业务流程、用户角色、历史操作等上下文的深度理解。若上下文注入机制不完备（如函数调用时序错误、MCP不可用等，详细参考：AI智能体的技术架构），将导致模型输出偏离意图，影响插件任务执行的正确性。
可解释性与可控性缺乏：智能体行为的不确定性对 IT 管理带来挑战。运维人员和审计人员需要理解模型为什么输出某个答案、调用了哪个插件、用了哪些数据。缺乏可解释性的系统难以获得监管与管理层的信任。
数据是AI的“粮食”，AI的能力本质上是大数据的能力。考虑到大多数企业的数据治理现状，数据已经成为AI智能体落地的有一个重要挑战。
数据质量参差不齐：训练样本中的语料、知识图谱、实时调用数据（如企业的术语表等）的准确性，都会影响AI智能体判断。尤其在“知识增强生成”（RAG）模式中，索引错误或文档版本不一致可能引发严重信息偏差。
隐私与合规压力加剧：在政务、金融、制造等场景中，涉及大量敏感信息。如何在智能体架构中实施数据脱敏、访问控制、审计记录等机制，是系统设计的关键点。
知识更新机制不健全：业务规则与知识体系不断演进。若知识库、能力库、插件参数等更新滞后，智能体将持续基于过时信息做出决策，影响用户体验和业务正确性。
引入AI智能体必然会对现有的组织工作方式和协作方式带来变革，如何有效应对这些变革是技术之外，AI智能体落地的另一项重大挑战，甚至可能成为最主要的挑战。
需求对接成本高：AI 智能体所面对的任务往往涉及跨部门、跨系统流程，需求难以标准化，且业务人员不熟悉 AI 的能力边界，导致“想象力与现实落差”巨大，显著拉高了需求沟通的成本。
系统集成复杂：在传统 IT 系统中，新增能力通常意味着修改多个系统、开发接口、重写流程。引入AI 智能体也不例外。
组织适应性不足：AI 智能体带来的岗位变化、职责分工演变，会对组织结构与协作方式造成冲击。业务团队习惯于明确的系统功能，而智能体以“辅助者”身份介入，他们往往需要时间适应，这一点在员工平均年龄较大的传统行业中更为明显。
技术的问题需要更先进的技术来解决。
低代码平台通过可视化、组件化和配置驱动方式，能够显著缓解上述挑战，成为智能体落地的重要基础设施。具体考虑如下：
降低开发成本，加速交付周期：低代码平台具备拖拽式页面搭建、流程建模、集成向导等能力，配合预置的 AI 模型接入组件，除了能完成AI智能体编排外，还可以快速构建智能体的UI、插件适配器、上下文服务等元素，减少传统开发中繁琐的编码与调试环节
提高可维护性与透明度：作为可视化的开发和运维平台，低代码可以将AI智能体的插件调用链、上下文注入路径、知识库来源等内容以日志等结构化呈现，增强系统的可观测性与可解释性
连接业务专家与技术团队：低代码是培养业务数字化专家（具备软件工程相关知识，能够以需求方的身份深度参与到软件开发的业务侧骨干人员）的加速器，落实“业务主导”的AI智能体指导思想，让评价和使用智能体的人一起参与到构建和优化过程。部分场景下，业务数字化专家还能直接参与规则、流程的配置工作，从而实现更高效的协同，缩短智能体从原型到投产的路径
如今，AI 智能体的落地并非技术演示，而是一场系统工程。它不仅需要应对模型能力的极限、数据治理的挑战，还要协调业务流程与组织协同的多重压力。在这一过程中，低代码平台以其“开发友好 + 业务亲和”的优势，正在成为连接 AI 能力与企业真实需求的桥梁。通过降低交付门槛、提升系统透明度、增强业务共创能力等手段，低代码正在让 AI 智能体从 PoC阶段走向业务现场。
在下一章中，我们将结合技术框架、应用场景与项目经验，介绍如何基于低代码平台构建 AI 智能体，帮助您将低代码构建AI智能体的理念，落地为可复制的方法论。
