简介

本文详解了企业从零构建AI智能体的9步完整路线图，包括定义角色目标、设计输入输出、提示工程、工具调用、多智能体协同等关键步骤。通过客服与报销智能体两大实战案例，展示了AI智能体如何成为企业"数字员工"，帮助企业实现数字化转型。强调构建AI智能体是数字化重构过程，需用流程思维设计"人+机"协作，打造企业独有的智能工作流。

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生成式AI正在改变企业运作的每一个角落。无论是财务报销、客户服务，还是销售跟进、招聘筛选，AI智能体（AI Agent）正从“概念”变为“岗位”，成为企业真正的“数字员工”。

企业智能体将渗透到各个环节

但很多企业仍然在问：
我们该怎么做？怎么用？从哪开始？

今天，我们就以一个企业从0构建AI智能体的完整流程为主线，结合“客服智能体”和“报销智能体”两个典型应用案例，分享9步落地路线图，帮助企业真正把AI用起来、用得起、用得好。

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9步构建AI智能体路线图

步骤	核心目标	关键要点	示例说明
1. 定义角色与目标	明确智能体的职责和服务对象	- 服务对象- 目标任务- 输出形式	客服智能体 * 服务对象：客户* 目标任务：7×24小时响应用户咨询、处理常见问题、引导投诉流程* 输出形式：自然语言回复、FAQ页面跳转、工单生成
2. 设计结构化输入输出	避免模糊或长篇大论的输出	- 使用 Pydantic、JSON Schema 定义字段定义总输入和总输出，并将过程输入和输出进行答题设计	报销智能体 输入是扫描的发票（图片），输出是标准格式的数据（发票抬头、金额、时间、发票种类、是否合规等）
3. 提示工程调校行为	训练AI形成“固定人设”	- 需要针对每个提示词进行单一测试，验证提示词在不用用户场景下，不用模型支持下，产生的效果和速度	客服智能体 * 友好但专业* 在用户情绪不稳定时有安抚能力* 遇到敏感话题立即转人工
4. 接入推理与工具调用能力	AI要会判断并执行任务	- ReAct、Chain of Thought （COT）等推理链- AutoBox工具箱，提供Web查询、数据库搜索、RPA调用等400多工具，要灵活选择编排	客服智能体 * 用户连续3次反馈“查不到订单”，AI主动判断系统异常，并生成工单
5. 多智能体协同 Orchestration	复杂任务需要多个智能体协作	- 通过AutoBox 实现多智能体的集成，设计约定智能体的角色和协同方式，按照人所理解的流程进行编排，最重要的是TODO.md文档	报销流程 * 智能体A：识别发票内容* 智能体B：校验发票合规性* 智能体C：匹配预算科目* 智能体D：生成并推送审批
6. 接入记忆系统	让智能体“有脑子”	- 对接文件系统模块、LangChain Memory、Ragflow等外接应用，实现对话的持久化保存和上下文的灵活衔接	客服智能体 * 能记住用户上次的问题和反馈* 能识别“老客户”和“新客户”的差异化需求
7. 拓展语音与视觉能力（可选）	提升交互体验	- 通过AutoBox的多模态组件 或 GPT-4o 等模型，实现对语音和视觉能力的扩展，丰富智能体的能力	物流行业客服 * 支持语音对话，适合大量语音电话的场景
8. 结构化交付输出	输出结果清晰、可追溯	- Markdown、图片、视频、文本文件、飞书表格、Excel、数据库等实现对交付结果的保存	报销场景 * 自动生成 PDF 报销单* 同时输出 JSON 数据给费控系统
9. 打包成应用界面或API	产品化关键一步	- 打包上传至AutoBox应用市场，获取更多价值	内部系统集成 * 提供AI调用服务接口，便于集成进OA、ERP、CRM等

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实战案例总结

客服是最简单也是最难的场景

案例一：客服智能体

应用场景

• 服务对象：客户

• 功能：

  • 7×24小时响应用户咨询
  • 自动分类问题类型
  • 引导用户进入正确的服务流程

技术实现

• 使用提示工程训练AI具备“友好+专业”的语气
• 接入知识库自动检索答案
• 当遇到复杂问题时，自动转接人工客服

效果

• 响应速度提升3倍以上
• 降低客服人员工作量
• 客户满意度提高20%

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案例二：报销智能体

简洁又好用

应用场景

• 服务对象：企业员工、财务部门

• 功能：

  • 自动审核发票
  • 提取报销信息
  • 生成凭证并提交审批

技术实现

• 使用图像识别技术提取发票信息
• 接入财务规则引擎判断合规性
• 自动匹配预算科目并生成审批流程

效果

• 审核效率提升5倍
• 错误率下降至0.5%
• 财务团队节省了大量人工操作时间

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现在是构建智能体的最佳时机

AI Agent不再是科幻，而是企业可实用、可落地的新一代“流程员工”。构建AI智能体，不是拼模型、烧GPU，而是一次数字化重构的过程：

• 把AI当员工管理
• 用流程思维重新设计“人+机”的协作
• 打造企业独有的“智能工作流”

未来最有竞争力的企业，将不是“用了多少模型”，而是“有多少智能体在为你交付业务成果”。

之前商界有位名人说过：“站在风口，猪都能吹上天”。这几年，AI大模型领域百家争鸣，百舸争流，明显是这个时代下一个风口！

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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