小白如何用10美元打造保险大模型多Agent系统:完整代码与实现思路,值得收藏!
AI助力保险多Agent系统开发实践与启示 摘要: 一位编程新手通过与Claude AI对话合作,仅投入数个晚上和10美元成本,成功构建了支持全行业保险产品的多Agent系统。该系统具备营销、客服等多场景应用能力,目前已实现预期实验目标。尽管在状态更新、意图优化等方面仍存在待解决问题,但本次实践为开发者提供了宝贵的保险大模型实现经验,并验证了跨业务场景的统一架构可行性。项目为未来开发更复杂的保险A
代码小白通过与Claude对话,成功实现保险多agent架构系统,投入数个晚上和10美元成本。该系统支持全行业产品,可应用于营销、客服等多场景。尽管存在状态更新、意图优化等待解决问题,但实验已达到预期效果,为未来更复杂demo奠定基础,使作者对保险大模型的实现路径有了更深入的认知。
作为一个代码小白,和claude讨论了几次,明确了需求,后面就自动生成了所有的代码、prompt和知识,花了几个晚上不断的测试和修改,以及十美刀。
效果如后图。
其中还有不少已知问题待解决,包括状态更新、意图优化及agent编排、抽取(实体、时序)、知识库及prompt优化、输出表达等等。
不过不打算继续了,因为实验取得了预期的效果。对保险多agent架构,有了一手的体会,对保险大模型的各类可能问题,可行的路径和可以的目标(一套架构支持全行业任意产品、同时落地2A、2B、2C,以及营销、两核、配置、客服、健管等),也有了更加笃定的思考认知。
下一次demo演示,将采用完全不同的实现路径,并显著提升提问复杂度,应该会惊艳一些!



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