决策分析类智能体是企业战略的“智能参谋”，主要解决企业在决策分析时遇到的依赖经验决策一致性差、数据时效性差及知识孤岛、决策追溯性可解释性差、系统集成部署成本高等痛点问题。决策分析类智能体通过多维度的数据分析、场景化的战略推荐以及完整的决策依据追溯等多种方式满足企业智能决策分析，不仅可以通过对多个业务场景路径的决策分析评估不同决策路径的潜在影响，同时也可以为企业提供最终可选的决策方案。其典型落地场景如：产品市场销量分析、物流成本分析、库销存分析、企业经营分析评估等。

2、需求分析

决策分析类智能体在进行需求分析时可以通过从多维度数据分析需求、场景化战略推荐需求、可解释性与透明性需求等几个方面进行展开细化，如下图所示：

• 多维度数据分析需求：
  • 数据整合：用户需要智能体整合内外部数据（如财务指标、市场趋势、竞品动态、用户行为），打破数据孤岛。例如，将 ERP 中的成本数据与 CRM 中的客户反馈关联分析。
  • 实时性要求：战略分析需基于最新数据，用户希望智能体能定时抓取市场动态（如竞品价格变动、政策调整），避免决策滞后。
  • 历史数据回溯：支持对历史战略执行效果的分析（如过去3年产品线调整的ROI对比），为未来决策提供参考。
• 场景化战略推荐需求：
  • 细分场景覆盖：用户需要针对不同战略场景（如市场进入、产品线优化、危机应对）的定制化分析。例如，在“进入东南亚市场”场景中，需输出本地化策略、风险评估及资源需求。
  • 动态调整能力：战略执行过程中，用户希望智能体能根据实时反馈（如用户投诉率上升）动态调整推荐（如暂停某产品线推广）。
  • 多目标平衡：用户需在相互冲突的目标（如“提升市场份额”与“控制成本”）间找到最优解，智能体需提供量化权衡方案。
• 可解释性与透明性需求：
  • 决策依据追溯：用户要求智能体明确说明战略推荐的逻辑（如“推荐降价促销”基于竞品价格数据与用户弹性分析）。
  • 风险量化提示：对战略可能的风险（如供应链中断、政策变化）进行量化评估（如“风险概率 30%，影响营收 5%”）。
  • 可视化报告：生成直观的战略分析报告（如 SWOT 矩阵、财务模拟图表），便于非技术用户理解。

3、决策分析业务流程设计

决策分析类智能体的业务流程同样是用户需求输入及信息提取，基于提取的内容进行数据搜集获取，然后基于决策分析场景及规则进行逐项决策分析，最终整合结果、人工确认，最后进行格式化输出。如需要多轮对话修改完善可以加入条件循环进行补充完善，最终进行输出决策分析报告。

3.1、​​​​​​​用户需求输入及提取

用户需求输入及提取环节，可以让用户输入不同格式的用户需求，如：文本类、word类、图片类以及PDF类等，同时包含通过表单搜集提取的用户需求，输入需求后通过内容提取节点或借助外部工具完成内容提取；然后基于以上用户输入需求通过知识库检索、函数/MCP 工具或者人工补充等方式完成支持决策分析的数据搜集汇总。

​​​​​​​3.2、决策分析

基于用户输入的需求以及搜集到的数据，逐项完成决策分析，每个细分场景化的决策均可以进行独立决策分析，系统提示词定义决策分析能力，通过提示词定义数据搜集获取的数据结果，通过MCP、工具可以调用该决策分析需要独立使用的工具或服务以更好的支持决策分析。基于以上决策分析方式逐项完成决策分析的定义并完成逐项决策分析并生成结果。

3.2、结果整合确认并输出

结果整合主要是将决策分析的结果汇总聚合，然后通过 AI 节点定义的规则进行结果融合，最终完整一份系统性的决策分析，其中融合规则中需要定义场景冲突以及一致性分析规则，确保报告的整体性和一致性。生成一致性报告后同样增加人工确认环节结合表单和循环体进行人工修改完善，并最终确认决策分析结果的输出。决策分析报告输出同样可以调用函数、MCP服务工具转换为固定格式。

​​​​​​​4、决策分析智能体设计总结

基于决策分析总体业务流程，我们结合智能体构建核心要素总结归纳如下：

• 大模型：选择适合的基础大语言模型、推理模型、图片识别模型等；
• 用户输入：通过人机对话或者 API 调用输入用户提示词；
• 系统提示词：定义决策分析规则、决策分析结果融合规则、决策分析报告输出规则等；
• 工具：通过调用函数或者MCP服务，实现第三方系统 API 调用并实现格式化输出；
• 知识：决策分析依据、格式化输出模版以规规库等知识信息；
• 数据：内部核心业务系统中的业务数据；
• 记忆：通过开启历史会话次数，实现短期记忆，支持用户补充修改完善；
• 工作流：基于以上再次总结其总体工作流为数据搜集获取、逐项决策分析及整合、人工确认及循环修改及格式化输出。