很多产品经理一听 Agent 就觉得是 AI 加强版，随便套个 Chatbot 就算完事。但你翻开字节、阿里、腾讯的技术博客，会发现他们讲的 Agent 和你理解的完全不是一个东西。大厂的 Agent 不是一个对话框，而是一套复杂的任务执行系统，核心在于规划、调度、验证。

今天这篇文章，我会把大厂目前在用的、正在落地的 20 个 Agent 方案分类拆解给你。学完你会知道：什么场景用什么架构、怎么设计思考链、如何组织多个 Agent 协作。

最后，我把这些agent的prompt分享给你，文末有操作流程。

第一类：单轮执行型 Agent

这是最基础的 Agent 形态。用户说一句话，Agent 直接执行，执行完返回结果。没有多轮对话，没有复杂规划，核心在于精准理解意图并调用正确的工具。

1. 工具调用型 Agent

这是最基础的 Agent 架构，也是目前各家大模型厂商主推的方案。核心能力是让 LLM 具备调用外部函数的能力，而不只是生成文字。

什么意思呢？

传统的 LLM 只会输出文本。你问它帮我查一下北京明天的天气，它会编造一个答案，因为它没有联网能力。工具调用型 Agent 的作用就是让 LLM 知道，我不会的事情可以调外部接口。模型不再硬编答案，而是返回一段结构化指令，告诉后端系统：去调 get_weather 这个函数，参数是城市北京、日期明天，拿到真实数据后再组装回答。

整个流程分四步。

第一步是函数注册。你需要提前把所有可调用的函数描述喂给 LLM。每个函数包括三部分：函数名、参数定义、功能描述。这些信息会注入到 System Prompt 里。模型看到这些描述后，就知道自己有哪些工具可以用。

第二步是意图识别。用户提问后，LLM 先判断这个问题需不需要调用函数。如果是闲聊类问题，直接回答；如果涉及外部数据，决定调用哪个函数、传什么参数。

第三步是结构化输出。LLM 不返回自然语言，而是返回一段 JSON，包含函数名和参数。

第四步是执行与回填。你的后端拿到这个 JSON，调用真正的 API，把结果再喂回给 LLM，让它组装成自然语言返回给用户。

说几个落地场景。智能客服是最典型的，用户说帮我查一下我上周五买的那个耳机发货了没，Agent 识别出要调用订单查询函数，后端查询订单系统返回物流信息。企业内部助手也很常见，员工问帮我订一下明天下午3点的会议室，Agent 调用会议室预订函数完成预订。数据查询场景也适用，产品经理问上个月华东区的 GMV 是多少，Agent 生成查询参数，后端执行返回数据。

设计要点有几个。函数描述必须精准，参数名用英文，类型标清楚，功能描述用中文写详细。必须有兜底逻辑，模型识别错了或函数报错要有 fallback 机制。强制结构化输出，要求模型严格返回 JSON 格式方便程序解析。参数校验要前置，日期格式、数值范围都要在调用前校验。

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2. 意图路由型 Agent

当你的系统有多个子功能模块时，第一步不是执行，而是分流。这个 Agent 的核心任务是判断用户到底想干嘛，然后把请求路由到对应的下游模块。它本身不执行任何业务逻辑，只做分诊台。

为什么需要单独拎出来？

因为大型系统的功能模块太多了。一个企业级 AI 助手可能同时接入日程管理、知识库问答、写作助手、数据查询、审批流程五六个模块。如果让每个模块自己判断要不要接这个请求，既浪费算力又容易冲突。更聪明的做法是前面加一层路由，统一做意图识别，然后精准分发。

工作流程很简单。用户提问进来，路由 Agent 先做意图分类，判断属于哪个大类。可能的结果包括日程类、知识类、写作类、数据类、审批类、闲聊类。判断完之后，把请求连同上下文一起转发给对应的下游模块处理。

说几个落地场景。企业级 AI 助手，用户问帮我订个会议室，路由到日程模块；问公司的报销政策是什么，路由到知识库模块；问帮我写个周报，路由到写作助手模块。电商客服也是，用户问物流进度路由到订单模块，问退换货政策路由到售后模块，问商品推荐路由到推荐模块。

设计要点有几个。意图分类要穷尽，漏掉一个意图用户体验就塌了。建议用 Embedding 相似度做粗筛，LLM 做精分，这样既快又准。必须有其他兜底意图，用户说的话不在预设范围怎么办。路由层要无状态，只负责分发不负责记忆，状态管理交给下游模块。多意图要能拆分，用户说帮我订个会议室然后写个会议纪要模板，这是两个意图，要能识别并分别处理。

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3. 一次性任务执行 Agent

有些任务天然就是给个输入、出个结果，不需要多轮交互。这类 Agent 的核心是把任务定义清楚，执行到位，一次搞定。

什么意思呢？

和前面两种 Agent 不同，这个没有工具调用，也不需要路由。它就是一个纯粹的文本处理器，只不过处理得很专业。用户扔进去一段内容，Agent 按照预设的任务逻辑处理完直接返回。

典型场景非常多。翻译是最简单的，用户扔一段英文，Agent 返回中文。摘要提取，用户上传一篇论文或一份报告，Agent 返回核心观点和关键结论。代码生成，用户描述需求，Agent 返回可运行的代码片段。格式转换，用户给一段文字，Agent 转成 JSON 或 Markdown 表格。内容改写，用户给一段正式公文，Agent 改成口语化表达。

工作流程极其简单。定义任务类型和输出格式，用户输入内容，LLM 按照任务要求处理，返回结果。没有中间状态，没有多轮交互，一来一回搞定。

设计要点有几个。输入输出格式必须标准化，提前定义好 schema 方便后续自动化流程对接。质量校验要前置，摘要太短了怎么办，代码报错了怎么办，需要内置一个验证环节。任务边界要清晰，不要让一个 Agent 既能翻译又能写代码又能做摘要，功能太杂质量就下降。批量处理要支持，很多场景是一次处理多个文件，要能并发执行。

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4. 知识检索型 Agent

这是目前企业内部最常用的 Agent 形态。全称叫 RAG，Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。核心逻辑是回答问题前先从知识库检索相关资料，再基于资料生成回答。

为什么需要检索增强？

因为 LLM 有两个致命问题。第一是知识截止日期，模型训练数据有时间限制，2024年的模型不知道2025年发生了什么。第二是私有知识缺失，公司内部的产品文档、规章制度、历史项目资料，模型根本没见过。RAG 的作用就是让模型能够实时访问外部知识库，基于真实资料回答问题。

核心流程分三步。第一步是用户提问，Agent 把提问向量化。第二步是在向量库里检索最相关的 Top-K 文档片段，通常取5到10条。第三步是把这些文档片段拼接到 Prompt 里，让 LLM 基于这些资料生成回答。

说几个落地场景。企业内部问答系统，员工问公司的年假政策是什么，Agent 从 HR 政策库里检索相关条款，组装成回答。产品帮助中心，用户问这个功能怎么用，Agent 从产品文档里检索操作指南。法规政策咨询，用户问某项业务是否合规，Agent 从法规库里检索相关条文。技术文档问答，开发者问某个 API 怎么调用，Agent 从技术文档里检索示例代码。

设计要点有几个。检索质量决定一切，向量模型选不好，文档切分不对，检索回来的全是噪音，模型回答再好也救不了。必须有溯源能力，用户问你说的这个规定在哪，你得能给出原文链接和出处。建议做 Hybrid Search，向量检索加关键词检索混合使用提升召回率。文档更新要实时，知识库变了索引要跟着更新，不然检索到的是过期信息。

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5. 表单填写型 Agent

这类 Agent 的目标是引导用户一步步填完一张表单，而不是让用户自己对着表单傻填。核心在于用对话的方式收集结构化信息。

为什么不让用户直接填表单？

因为表单体验太差了。一个复杂的保险理赔单可能有30个字段，用户看着就头大，填错率极高。换成对话形式就不一样了，Agent 一个问题一个问题地问，用户只需要回答，体验上轻松很多，填写准确率也高。

工作流程是这样的。首先定义表单的字段结构和每个字段的收集话术。然后 Agent 按照字段顺序逐个询问，用户回答后 Agent 提取信息填入对应字段。如果用户回答模糊或有歧义，Agent 追问确认。所有必填字段收集完毕后，Agent 汇总确认，用户确认无误后提交。

说几个落地场景。保险理赔是最典型的，Agent 逐步询问出险时间、地点、损失情况、证据材料，自动填充理赔单。招聘场景，询问候选人基本信息、工作经历、期望薪资、到岗时间，自动生成简历摘要。政务服务，引导市民办理各类证件，询问必要信息后自动生成申请表。医疗问诊，询问症状、病史、用药情况，生成问诊记录供医生参考。

设计要点有几个。用 State 管理已填字段，每次对话前让 Agent 知道还差哪些信息没填。支持用户跳过或回退，用户说上一个填错了，Agent 要能处理。支持一句话填多个字段，用户说我叫张三，北京人，30岁，Agent 要能一次提取三个信息。最终输出必须结构化，JSON 或表单对象方便直接入库。

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第二类：多轮规划型 Agent

单轮 Agent 只能处理简单任务。遇到复杂任务，比如帮我写一份竞品分析报告，你不可能一句话就搞定，必须拆解成多个步骤。这类 Agent 的核心是先规划，再执行。

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6. 计划-执行型 Agent

这是最经典的规划型架构。Agent 先生成一个执行计划，然后逐步执行每个步骤。规划和执行分离，计划可审核可修改。

什么意思呢？

用户提出一个复杂任务，比如帮我分析一下抖音和快手的竞品差异。这个任务没法一步搞定，需要先想清楚要做哪几件事。计划-执行型 Agent 会先生成一个 Step-by-Step 的计划，比如：第一步收集抖音的核心功能，第二步收集快手的核心功能，第三步对比两者差异，第四步总结分析报告。计划生成后，Agent 按顺序执行每一步，执行完汇总返回。

工作流程分两阶段。第一阶段是规划阶段，Agent 接收任务后调用规划模块生成执行计划，通常3到7步。第二阶段是执行阶段，Agent 逐步执行每个步骤，每步可能是调用工具、检索资料或生成内容，执行完进入下一步。

说几个落地场景。自动写报告，用户说帮我写一份Q4运营报告，Agent 生成计划包括数据收集、指标分析、问题总结、建议输出。复杂数据分析，用户说分析一下用户流失的原因，Agent 规划数据提取、流失定义、归因分析、结论输出。多步骤 RPA 自动化，用户说帮我把这批订单导出并发送给供应商，Agent 规划登录系统、筛选订单、导出文件、发送邮件。

设计要点有几个。规划和执行要分离，规划时只生成计划不执行，执行时严格按计划走。计划必须可解释，用户要能看到 Agent 打算分几步做每步干什么。必须有重规划能力，执行到一半发现走不通，Agent 要能回头改计划。每步执行结果要记录，方便出问题时排查是哪一步错了。

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7. 链式推理 Agent

这个就是大家常说的 CoT，Chain of Thought，思维链。核心是让 Agent 在最终回答前先输出中间推理过程，边想边做。

和计划-执行型有什么区别呢？

计划-执行型是先想完再做，规划和执行是两个独立阶段。链式推理是边想边做，每一步推理直接产出中间结果，下一步基于上一步的结果继续推理。更适合那种需要逐步计算或逐步推导的任务。

工作流程是这样的。用户提问后，Agent 不直接给答案，而是先输出第一步推理，然后基于第一步的结果输出第二步推理，一直到得出最终答案。整个推理过程是线性的，每一步都有明确的输入输出。

说几个落地场景。数学应用题解答，用户问鸡兔同笼35个头94只脚，Agent 先设未知数，再列方程，再解方程，最后得出答案。逻辑推理问题，用户描述一个复杂场景问谁说了谎，Agent 逐步分析每个人的陈述。业务计算场景，用户问这个活动预算怎么分配，Agent 逐步拆解成本项计算。代码调试，用户贴一段报错代码，Agent 逐步分析可能的问题点。

设计要点有几个。用 JSON 结构化推理步骤，让每个 Step 可被后续程序解析和验证。推理过程本身就是调试信息，模型错了可以看到它在第几步开始跑偏。可以要求特定格式输出，比如每步必须包含当前结论和下一步要做什么。推理深度要有限制，防止无限递归下去。

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8. 反思型 Agent

这类 Agent 在生成回答后会自己检查一遍我刚才说的对不对，如果发现问题会自动修正。核心是引入自我批评机制提升输出质量。

什么意思呢？

普通的 Agent 生成完答案就直接返回了，对错全靠模型一次性输出的质量。反思型 Agent 多了一个自检环节，生成答案后调用一个评审模块检查答案是否有逻辑漏洞、事实错误或与用户需求不符。如果发现问题，Agent 重新生成答案，循环直到通过检查。

工作流程分三步。第一步 Agent 生成初步回答。第二步调用评审模块检查回答，评审模块会给出通过或不通过的判定，不通过要说明哪里有问题。第三步如果不通过，Agent 根据评审意见重新生成，回到第二步继续检查，直到通过或达到最大迭代次数。

说几个落地场景。高风险内容生成是最需要的，法律咨询、医疗建议、金融分析这些场景错不得，必须有自检机制。代码生成也适用，生成完代码自己跑一遍测试，通过了再返回。长文写作，生成完文章自己检查逻辑是否通顺、论据是否充分。数据分析报告，自己验证数据计算是否正确。

设计要点有几个。评审标准要明确，不能让 Agent 自己评自己，要给出具体的评审 Checklist。必须设置最大迭代次数，防止无限循环，通常设2到3次。保留所有版本，方便事后审计 Agent 是怎么一步步改对的。评审模块可以用同一个模型也可以用不同模型，用不同模型能减少同质化偏差。

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9. 递归分解型 Agent

遇到复杂问题时，这类 Agent 会先把大问题拆成小问题，解决完小问题后再综合回答大问题。核心是问题的层层分解和自底向上的答案汇总。

和计划-执行型有什么区别呢？

计划-执行型的计划是一条线，Step1 到 Step2 到 Step3 顺序执行。递归分解型更像一棵树，一个大问题拆成3个子问题，每个子问题可能还要继续拆分，形成多层结构。解决完所有叶子节点的问题后，再自底向上汇总答案。

工作流程是这样的。用户提出复杂问题，Agent 先判断这个问题能不能直接回答。如果不能，就拆分成若干子问题分别处理。每个子问题递归执行同样的逻辑，直到问题简单到可以直接回答。最后把所有子问题的答案汇总成最终答案。

说几个落地场景。多跳问答是最典型的，回答问题A需要先知道问题B和C的答案，问题B又依赖问题D。复杂研究报告，分析一个行业需要从市场规模、竞争格局、技术趋势、政策环境多个角度切入，每个角度又有子问题。复杂决策分析，要不要进入某个市场需要分析机会、风险、资源、时机多个维度。

设计要点有几个。分解要有终止条件，不能无限分解下去，通常设置最大深度。子问题之间可能有依赖，要按拓扑序执行，有依赖的先解决依赖项。汇总逻辑要设计好，怎么把子答案合成父答案需要明确规则。保留分解树结构，方便用户理解 Agent 是怎么思考的。

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10. 记忆增强型 Agent

普通 Agent 每次对话都是从零开始，不记得上一次聊了什么。这类 Agent 有持久化的记忆模块，可以记住用户偏好、历史操作、上下文背景。

什么意思呢？

你跟普通 Agent 聊了半小时，关掉窗口再打开，它完全不记得你。记忆增强型 Agent 不一样，它会把重要信息存下来。你说过喜欢简洁的回答风格，下次它就不会啰嗦。你上周让它查过某个项目的进度，这周你说那个项目怎么样了，它知道你指的是哪个。

工作流程多了记忆读写两个环节。用户提问后，Agent 先从记忆库检索相关的历史信息作为上下文。然后基于当前问题加历史上下文生成回答。回答完后，Agent 判断这次对话有没有值得记住的信息，有的话写入记忆库。

说几个落地场景。个人 AI 助手，记住你的日程习惯、常联系的人、偏好的沟通方式。企业知识管理，记住之前讨论过的项目细节、做过的决策、待跟进的事项。客户服务，记住客户的历史咨询记录、购买偏好、投诉历史。学习助手，记住用户的学习进度、薄弱知识点、做错的题目。

设计要点有几个。记忆要分类，短期记忆管当前会话，长期记忆管用户档案，情景记忆管历史事件。检索和存储要异步，不能让记忆操作拖慢响应速度。必须有遗忘机制，存太多了检索效率会下降，要有优先级淘汰策略。隐私要考虑，哪些信息可以记、记多久、用户能不能删除，都要设计清楚。

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第三类：多 Agent 协作型

当系统复杂到一定程度，单个 Agent 搞不定了。你需要多个 Agent 分工协作，每个 Agent 负责一块专业领域。

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11. 管弦乐队型 Agent

一个指挥家 Agent 负责分解任务、分配给多个工人 Agent，然后汇总结果。核心是中央调度加分布式执行。

什么意思呢？

想象一个交响乐团，指挥不演奏任何乐器，但所有乐手都听他的指挥。管弦乐队型 Agent 也是这样，Orchestrator 不执行具体任务，它负责理解用户需求、拆解成子任务、分配给对应的 Worker Agent、收集结果、汇总输出。

工作流程分四步。第一步用户提出任务，Orchestrator 分析任务需要哪些能力。第二步 Orchestrator 把任务拆解成多个子任务，分配给对应的 Worker。第三步各 Worker 并行或串行执行自己的子任务，返回结果。第四步 Orchestrator 收集所有结果，综合成最终回答返回给用户。

说几个落地场景。自动化写作，一个 Agent 写大纲，一个写引言，一个写正文，一个做润色。代码生成，一个设计架构，一个写代码，一个写测试，一个做 Code Review。复杂研究分析，一个负责数据收集，一个负责竞品分析，一个负责趋势预测，最后汇总成报告。

设计要点有几个。Orchestrator 本身不执行具体任务，它只负责调度。Worker 之间可以有信息传递，A 的输出可以作为 B 的输入。必须有超时和失败处理，某个 Worker 挂了不能影响整个流程。Worker 能力要明确，每个 Worker 擅长什么、边界在哪要定义清楚。

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12. 辩论型 Agent

多个 Agent 针对同一个问题给出不同角度的观点，然后互相辩论，最终由一个裁判 Agent 综合出最佳答案。核心是通过对抗提升答案质量。

什么意思呢？

单个 Agent 容易陷入思维定式，一条路走到黑。辩论型架构引入多个持不同立场的 Agent，它们互相挑战对方的观点，在辩论中暴露漏洞、补充盲区。最后由一个中立的裁判 Agent 综合各方观点给出最终答案。

工作流程分三阶段。第一阶段各辩手 Agent 分别提出自己的观点和论据。第二阶段辩论阶段，Agent 互相质疑和反驳，通常进行2到3轮。第三阶段裁判 Agent 根据辩论内容综合各方观点，给出最终结论。

说几个落地场景。政策分析，正方论证某政策的好处，反方论证风险，裁判综合评估。投资决策，看多 Agent 和看空 Agent 各自阐述理由，裁判给出建议。产品方案评审，多个方案各有代言人，互相 PK 找出最优解。法律案件分析，控辩双方各自陈述，裁判做出判断。

设计要点有几个。每个 Agent 要有明确的立场，不能让所有 Agent 都说一样的话。辩论要有轮次限制，两三轮足够了不能无限辩下去。裁判 Agent 要有明确的评判标准，不能和稀泥。辩论过程要记录，方便用户理解最终结论是怎么得出的。

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13. 评审-执行型 Agent

一个 Agent 负责生成内容叫 Actor，另一个 Agent 负责评审和打分叫 Critic。Critic 的反馈会传回给 Actor 指导它优化。核心是生成和评审分离。

什么意思呢？

和反思型 Agent 的自我检查不同，评审-执行型是两个独立的 Agent。Actor 只管生成，不管质量判断。Critic 只管评审，不管生成。这种分离让各自更专注，评审标准也更客观。

工作流程是迭代式的。第一步 Actor 生成初版内容。第二步 Critic 评审内容，给出具体的改进意见。第三步 Actor 根据意见修改，生成新版本。第四步回到第二步继续评审，直到 Critic 判定通过或达到迭代上限。

说几个落地场景。代码审查自动化，Actor 写代码，Critic 检查代码规范、潜在bug、性能问题。文案质量评估，Actor 写广告文案，Critic 评估吸引力、合规性、转化潜力。设计稿评审，Actor 生成设计方案，Critic 评估用户体验、视觉一致性、可行性。

设计要点有几个。Critic 的评审标准要具体，不能只说不好要说哪里不好怎么改。可以多轮迭代直到 Critic 给出通过评级。Actor 和 Critic 可以用同一个模型的不同 Prompt，也可以用不同模型。迭代历史要保留，方便分析质量提升的过程。

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14. 流水线型 Agent

多个 Agent 串联成一条流水线，每个 Agent 处理一个环节，输出作为下一个 Agent 的输入。核心是工序分解和标准化接口。

什么意思呢？

就像工厂的流水线，每个工位只做一件事，做完传给下一个工位。流水线型 Agent 也是这样，把复杂任务拆成多个标准化的环节，每个环节由专门的 Agent 处理，上一个的输出就是下一个的输入。

工作流程是线性的。定义好流水线有哪些环节，每个环节的输入输出格式是什么。任务从第一个 Agent 开始，处理完传给第二个，一直到最后一个 Agent 输出最终结果。

说几个落地场景。内容生产流水线，选题 Agent 确定主题，大纲 Agent 生成骨架，写作 Agent 填充内容，润色 Agent 优化表达，审核 Agent 检查合规。数据分析流水线，清洗 Agent 处理原始数据，特征 Agent 提取关键指标，分析 Agent 做归因分析，报告 Agent 生成可视化报告。客户线索处理，收集 Agent 获取线索，清洗 Agent 去重去噪，评分 Agent 打分排序，分配 Agent 分发给销售。

设计要点有几个。每个环节的输入输出格式要标准化，上下游要能对接。支持断点续跑，中间某一步失败了可以从那一步重来。每个环节要有独立的监控和日志，方便定位问题。环节之间可以有缓存，相同输入不用重复处理。

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15. 自主团队型 Agent

最复杂的多 Agent 架构。多个 Agent 组成一个虚拟团队，每个 Agent 有自己的角色定位，它们可以自主发起沟通、分配任务、互相协作完成复杂项目。核心是高度自治和动态协作。

什么意思呢？

前面的多 Agent 架构都有一个中央调度者，任务分配是自上而下的。自主团队型不一样，每个 Agent 都有主动性，可以自己判断要做什么、需要谁配合、向谁请求帮助。更接近真实团队的工作方式。

工作流程是动态的。项目启动后，各 Agent 根据自己的角色定位认领任务。执行过程中 Agent 之间可以互相沟通、请求协助、交付成果。有一个中央消息通道记录所有沟通，也有一个项目状态看板同步整体进度。

说几个落地场景。MetaGPT 的软件开发团队模拟是最知名的案例，产品经理 Agent 写需求，架构师 Agent 设计方案，程序员 Agent 写代码，测试 Agent 做测试。虚拟研究团队，一个 Agent 负责文献调研，一个负责实验设计，一个负责写论文。虚拟咨询团队，一个负责行业分析，一个负责财务建模，一个负责报告撰写。

设计要点有几个。每个 Agent 的角色和能力边界要明确定义。需要一个中央消息通道，所有 Agent 的沟通都通过这个通道。必须有项目进度管理，谁在做什么做到哪了要有全局视图。要有冲突解决机制，两个 Agent 意见不一致怎么办。成本要控制，自主团队容易产生大量冗余对话消耗token。

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第四类：垂直行业 Agent

前面讲的都是通用架构，实际落地时不同行业有不同的定制需求。这里列举5个典型的垂直场景。

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16. 客服 Agent

大厂客服场景最成熟的 Agent 形态，核心解决的是用自然语言处理客户咨询、查询信息、执行操作。

什么意思呢？

传统客服要么是人工坐席成本高，要么是按键式 IVR 体验差。客服 Agent 让用户用自然语言描述问题，系统自动理解意图、提取关键信息、查询后端系统、返回结果或执行操作。

核心能力有几个。意图识别加槽位填充，用户说我要退那个昨天买的红色卫衣，识别出意图是退货，槽位是商品红色卫衣、购买时间昨天。多轮对话管理，缺什么信息就追问什么，已有信息不重复问。工单系统对接，识别到复杂问题自动创建工单转人工。情绪识别，用户表达愤怒时调整回复语气或优先转人工。

说几个落地场景。电商售后，处理退换货、物流查询、发票开具。银行客服，处理账户查询、转账操作、产品咨询。电信客服，处理话费查询、套餐变更、故障报修。政务服务，处理政策咨询、业务预约、进度查询。

设计要点有几个。意图和槽位要基于业务场景设计，覆盖所有常见问题类型。转人工策略要明确，什么情况下必须转、转给谁、怎么交接上下文。会话超时要处理，用户中途离开回来怎么续接。多渠道要统一，电话、网页、App、微信的体验要一致。

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17. 代码助手 Agent

程序员的 AI 伴侣，核心解决的是提升编码效率、降低出错率、加速学习新技术。

什么意思呢？

写代码有大量重复性工作，查文档、写样板代码、调试报错、写测试用例，这些都可以交给 Agent。代码助手不是替代程序员，而是放大程序员的产出。

核心能力有几个。代码补全，根据上下文预测你要写什么自动补全。代码解释，把一段复杂逻辑用人话讲清楚。代码生成，根据需求描述直接写代码。测试生成，给一段代码生成单元测试。代码审查，检查代码里的 Bug 和安全漏洞。重构建议，识别代码坏味道并给出改进方案。

说几个落地场景。IDE 插件是最常见的形态，GitHub Copilot、Cursor 都是这类。代码评审自动化，提交代码后自动检查并给出意见。技术文档生成，分析代码库自动生成 API 文档。遗留代码理解，接手老项目时让 Agent 解释代码逻辑。

设计要点有几个。上下文窗口要够大，代码助手需要看到很多相关文件才能给出准确建议。补全速度要够快，延迟超过200毫秒体验就会很差。要支持多语言多框架，主流编程语言和框架都要覆盖。要能理解项目规范，不同项目有不同的代码风格和约定。

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18. 数据分析 Agent

把 SQL 和 Python 藏在自然语言背后，核心解决的是让非技术人员也能做数据分析。

什么意思呢？

产品经理想看个数据，传统做法是提需求给数据分析师，等排期等结果，一来一回几天过去了。数据分析 Agent 让产品经理直接用自然语言问，上个月华东区的日活是多少，Agent 自动生成 SQL 查询数据库返回结果。

核心能力有几个。自然语言转 SQL，理解用户的问题并翻译成对应的 SQL 语句。自动生成可视化图表，数据返回后自动选择合适的图表类型展示。异常检测和归因分析，发现数据异常并分析可能的原因。指标解释，告诉用户这个指标是怎么算的意味着什么。

说几个落地场景。业务数据查询，产品经理随时查看关键指标。运营分析，分析活动效果用户行为。财务报表，自动生成各类财务报表。库存分析，分析库存周转率和补货建议。

设计要点有几个。必须理解业务词汇，日活、GMV、转化率这些术语要能映射到具体的数据表和字段。SQL 生成要考虑性能，不能写出拖垮数据库的慢查询。结果要可解释，用户问这个数据怎么算的要能说清楚。权限要控制，不同角色能看到的数据范围不同。

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19. 写作助手 Agent

内容生产的效率神器，核心解决的是降低写作门槛、提升产出效率。

什么意思呢？

写东西是脑力活里最累的。憋一篇文章可能要几个小时，还不一定写得好。写作助手 Agent 可以帮你打草稿、扩展内容、优化表达，把原本几小时的活压缩到几十分钟。

核心能力有几个。大纲生成，给个主题输出文章骨架。全文扩写，把大纲扩展成完整文章。多风格改写，同一段内容改成正式版口语版社交媒体版。SEO 优化，自动插入关键词优化标题。语法润色，修正语法错误优化句式表达。长文拆分，把长文拆成适合不同平台的短内容。

说几个落地场景。公众号运营，批量生产科普文章推荐文章观点文章。营销文案，批量生产广告语产品描述活动文案。技术文档，根据代码自动生成 API 文档使用说明。邮件写作，根据场景生成各类商务邮件。

设计要点有几个。风格要可控，不同场景需要不同的语气和用词。原创性要保证，不能输出和训练数据高度相似的内容。事实准确性要验证，涉及数据和事实的内容要有来源。用户修改要能学习，用户改过的地方下次要能记住偏好。

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20. 销售助手 Agent

帮销售团队提效的 AI 工具，核心解决的是减少重复劳动、提升转化效率。

什么意思呢？

销售人员大量时间花在整理客户信息、准备话术、写跟进记录这些事情上，真正和客户沟通的时间反而不多。销售助手 Agent 把这些杂活自动化，让销售能把精力集中在真正创造价值的沟通上。

核心能力有几个。客户画像自动生成，分析历史沟通记录总结客户偏好和痛点。话术推荐，根据客户类型推荐最合适的销售话术。跟进提醒，自动识别高意向客户提醒销售跟进。合同审核，对合同条款做风险检查。竞品分析，自动收集竞品信息生成对比报告。

说几个落地场景。B2B 销售，管理大客户销售流程。电销团队，批量外呼场景的话术支持。门店销售，实时提供产品知识和报价信息。渠道管理，管理经销商和代理商的沟通。

设计要点有几个。要和 CRM 系统深度集成，客户信息要实时同步。话术推荐要基于成功案例，不能是臆想出来的。隐私要保护，客户的敏感信息不能滥用。效果要可量化，使用 Agent 前后的转化率对比要能追踪。

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最后

说到底，Agent 的核心不是对话，而是任务执行。

选择哪种架构取决于你的任务复杂度。简单任务用单轮执行型，复杂任务用规划型，超复杂任务用多 Agent 协作，垂直场景做定制优化。

记住一个原则：能用简单架构解决的问题就不要上复杂架构。复杂度是有成本的，调试成本、运维成本、用户理解成本。

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