AI Agent 最佳案例分享

Agent并不是一个全新的概念，而是自AI诞生以来就已经存在。2003年出版的经典人工智能书籍《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中，将AI定义为“

大靠山

1434人浏览 · 2025-02-20 10:55:59

大靠山 · 2025-02-20 10:55:59 发布

AI Agent 的定义

Agent并不是一个全新的概念，而是自AI诞生以来就已经存在。2003年出版的经典人工智能书籍《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中，将AI定义为“从环境中接收感知并执行行动的Agent”。

在《[2024中国AI Agent市场指南]》中，沙丘智库将AI Agent定位为一种具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。

大模型缺少在最少的人类监督下自主行动的能力，以及在复杂环境中适应和执行目标的能力，基于大模型的AI Agent利用大模型理解、思考输出的“专家能力”，并附加规划、记忆、执行、工具调用能力，可以替代大量人工执行，消除大模型和真实世界沟通的障碍，解决大模型落地的“最后一公里”。

由大模型驱动的AI Agent架构是当前比较常见的AI Agent落地架构，包含**规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）**四大要素。

考虑到AI Agent当前的技术成熟度，建议企业在采纳AI Agent时，采取如下策略：

第一，将AI Agent作为辅助，增强现有工具，而不是独立自主地提供服务；

第二，采用人机协同（human-in-the-loop）的运作方式，AI Agent处理大量数据和执行重复性任务，而人类则负责决策和处理复杂或模糊的情况；

第三，建立清晰的流程防护栏，确保AI Agent实施的安全和可靠，围绕自主权、责任、稳健的安全措施和数据隐私协议制定法律和道德准则。同时，确保集成先进的安全协议，例如端到端加密和多因素身份验证；第四，避免对AI Agent的过度预期，明确AI Agent的适用场景。

· 本案例为公安系统数字化转型提供了可复制、可推广的成功模式，引领行业创新发展。通过集中部署实现多处共用，权限数据分离，提高了资源利用效率，同时保持系统的可扩展性和灵活性。

案例3：“五位一体”智能客服体系建设

案例方/供应商：广东电网

应用领域：能源

案例详情：

广东电网基于“大瓦特”电力智能客服大模型的情绪识别、语音多轮交互、智能态势感知等技术，打造“五位一体”智能客服体系，包括智能机器人、智能客服助手、智能质检、智能外呼和智能知识库，打造南网智能客服“小赫兹”，显著提升自助服务比例，降低人工业务量。

入选理由：

· 广东电网智能客服体系通过AI技术显著提升了客户服务的效率和质量，分流了大量人工业务，节约了成本，同时提高了客户满意度，具有很高的经济和社会价值；

· 广东电网公司不仅在技术上进行了创新，还在业务模式上进行了创新，如智能IVR、智能质检等，这些创新点不仅提升了服务质量，也为电力行业的客服工作提供了新的思路和解决方案，其经验和模式值得同行业及其他行业学习和借鉴。

案例4：基于电网专属知识增强和大模型技术的电网数字化员工

案例方/供应商：国网成都供电公司/未来式智能

应用领域：能源

案例详情：

基于未来式智能的企业级AI Agent平台，国网成都供电公司打造了覆盖生产、营销、综合等多专业的电力智能应用群“蓉电小智”，如主网侧故障信息自动获取、故障自动分析、报告自动生成等，这些应用不仅提高了工作效率，还减少了人为错误，增强了电力服务的可靠性，展现了极强的实用性，成果已在多个业务部门与基层班组落地应用。

入选理由：

· 本项目创新研发了一套针对大模型技术的应用模式，无需训练即可实现大模型落地电网行业的最优解：通过打造专属电力知识库，优化知识库增强技术，解决传统模式易发生的信息丢失问题，完整、精准理解电力知识；设计工作流程，通过任务拆解提升功能调用和业务系统交互效率，利用更少算力实现最优效果；研发模块化应用开发工具，通过零代码拖拽式的操作模式，降低开发门槛与孵化落地周期；

· 本案例在行业内率先打造了“人工智能+”的灯塔式应用范式，为电网行业乃至其他行业的数字化转型提供了可借鉴的模式。

案例5：国网山东电力多场景智能Agent应用

案例方/供应商：国网山东电力/澜码科技

应用领域：能源

案例详情：

国网山东电力多场景智能Agent应用是澜码科技与国网山东电力联合打造的覆盖企业日常运营多个环节的智能应用系统，包括客户服务、内部沟通、数据分析、决策支持等。系统可够根据不同场景的需求，自动调整和优化工作流程，极大地提升了企业的运营效率，降低了管理成本，同时也为员工创造了更加智能、便捷的工作环境。

入选理由：

· 本案例通过集成多种企业应用场景到一套智能Agent平台中，显著提升了国网山东电力的业务流程智能化和自动化水平，大幅减少了重复性任务和人工操作时间，提高了工作效率和决策效率，对企业运营效率的提升具有重要价值；

· 作为能源行业龙头企业的智能化转型案例，国网山东电力的多场景智能Agent应用为同行业及其他领域的企业提供了可借鉴的智能化升级路径，展示了AI技术在企业内部资源优化配置和核心竞争力提升中的作用。

案例6：投标大王智能投标平台

案例方/供应商：华胜天成

应用领域：IT/互联网

案例详情：

面对投标过程中存在的大量文本内容，华胜天成开发了由AI驱动的企业投标系统“投标大王”，通过智能评审、资源匹配、风险评估和标书审核等功能，实现在招投标过程中快速解读招标文件、自动匹配公司资源，并进行全面的投标文件核查，同时规避风险，确保投标过程智能化、高效、安全。

入选理由：

· 本案例针对招投标过程中的实际痛点，提供了一套实用的解决方案，能够大大减少销售人员的工作量，提高工作效率，不仅提升了华胜天成的投标效率，还为其他企业提供了一种新的智能化投标模式；

· “投标大王”利用大模型技术和Multi-Agent架构，创新性地解决了招投标领域的复杂问题。通过微调不同参数规模的大模型以适应特定垂直领域的需求，并结合提示词工程、思维链、思维树等技术，构建了高效的模型交互策略。

案例7：大语言模型驱动的物流行业数据分析智能体UData

案例方/供应商：京东物流/北极九章

应用领域：供应链物流

案例详情：

为解决数据生产与消费之间固有的准确性和一致性矛盾，京东物流与北极九章共创构建智能数据服务分析一体化平台，在数据消费侧构建了一套功能完整的数据分析智能体，替代传统的人工指标计算和报表制作流程；在数据供应侧通过人工智能实现自适应的数据语义治理和逻辑编织。作为业内首创，围绕提升数据质量和价值流通，建设机器化替代的管理体系和技术能力，平台成功将数据质量评估推进到语义对齐的层次，弥合技术语言与业务语言之间的差异，满足AI推理对数据生产质量和效能的要求。目前已覆盖12万用户，成功应用于京东物流一线业务用户。

入选理由：

· 本案例通过结合大语言模型和RAG技术，实现了物流行业数据分析的自动化和智能化，显著提升了数据分析效率和准确性，减少了人工干预，为企业节省了大量成本，并提高了业务响应速度和决策质量，具有很高的价值性；

· 本案例提出的数据编织解决方案和基于大语言模型的数据资产管理与分析应用，打破了传统数据生产与消费的模式，实现了数据治理的实时响应和分析的灵活性。通过完善面向机器与智能体的知识关联，实现指令驱动的机器数据“自产自销”，提高了SQL生成的准确率，并推动了“以销定产”的数据工业化新模式，展现了方案的创新性。

案例8：“e晓智”医学知识助手

案例方/供应商：吉利德科学/柯基数据

应用领域：医疗

案例详情：

“e晓智”医学知识助手集成了丰富的医药知识库，提供7*24小时智能问答服务，覆盖肝炎、HIV、肿瘤学、真菌学等多个领域，通过AI大模型技术优化搜索功能后，可以根据医生提问，快速检索知识库内容，追溯到对应指南的相关段落，高效解决临床疑问。并且，e晓智提供相应指南的阅读和下载，英文内容可以“一键翻译”，一站式读懂、读通、彻底理解。

入选理由：

· 本案例采用“大模型+知识图谱”的技术组合，以知识图谱补充大模型短板，实现知识生产自动化。运用GraphRAG技术进行多轮意图识别和医药术语标准化处理，增强大模型Prompt，创新性地提升了AI交互的智能化水平；

· “e晓智”医学知识助手显著提升了医学学术内容上线的效率，将国际指南的上线时间从2个月缩短至5天，降低人工成本60%，提升效率超过80%，极大地增加了医学信息的可及性和时效性，为医药领域AI Agent应用提供了优秀范例。

案例9：网格/客户经理营销助手

案例方/供应商：江苏移动

应用领域：通信

案例详情：

江苏移动引入大模型和智能体架构，结合RAG知识增强、提示工程等技术，基于运营商网格、政企、画像、业务等知识和数据，提升检索效率和话术生成水平，满足网格/客户经理在政企产品、营销案例、业务推荐及受理、营销话术记录、日常训战等方面的检索、自动生成、业务办理和场景模拟需求，并形成营销知识沉淀，提高客户经理的工作效率和决策质量。

入选理由：

· 本案例通过引入大模型技术和智能体架构，显著提升了业务知识检索效率和营销交互质量，这对于提高客户经理的工作效率和决策质量具有重要价值。同时，通过自动化和智能化支持，有效提升了营销交互质量，体现了极高的实用性，尤其是在提升员工真实场景应对能力和减少培训耗时方面，为通信行业提供了切实可行的解决方案；

· 本案例提供了将AI技术应用于通信运营商营销场景的有效路径，为类似场景、类似产品的后续拓展提供了可借鉴的智能化转型路径，具有较强的行业示范效应。

案例10：运维智能体-AIOps Agent

案例方/供应商：联想

应用领域：制造

案例详情：

联想运维智能体通过生成式AI技术及大模型对运维领域知识进行处理，对各运维系统、工具、平台进行智能联动和调度解决，为运维工程师、管理者、业务人员提供个性化运维智能体（如财务系统运维智能体、效能智能体、RPA运维智能体、监控智能体、自动化智能体等），智能辅助解决运维问题，提升运维效率。

入选理由：

· 本案例通过构建运维智能体，显著提升了运维效率和系统稳定性，同时降低了运维成本。通过自动化和智能化手段减少人工干预，不仅快速响应故障，保障业务连续性，还改进了员工工作体验，加速问题解决，提升了标准化水平；

· 联想运维智能体方案不仅提升了企业自身的运维能力，还为整个IT运维行业树立了智能化的运维标杆。这种方案的推广应用，能够推动运维管理的整体进步与发展，具有很好的示范效应和行业引领作用。

案例11：基于大模型的AI业务助手支小助

案例方/供应商：蚂蚁集团

应用领域：金融

案例详情：

蚂蚁集团支小助是专业的AI业务助手，主要面向销售、投研、理赔、风控、ESG等领域的行业专家，在投研分析、信息提取、专业创作、商机洞察、金融工具使用等环节提供深度智能客服，目前已在蚂蚁集团理财和保险业务中的多个金融应用场景中成功应用，包括销售、理赔、财务撰写及营销创新，经过广泛验证，效果显著。

入选理由：

· 支小助的核心技术是agentUniverse多智能体框架，面向严谨产业中的复杂任务优化设计。该框架是蚂蚁集团探索大模型技术在金融场景中的新成果，已被真实产业场景论证有效，使得金融服务各环节效率倍增，为上亿用户带来高质量的金融服务；

· 支小助的实践为金融行业提供了一个强有力的示范，展示了如何通过深度优化垂直领域大模型和多模态技术来提升金融服务的质量和效率。这种模式的成功为整个金融行业的数字化转型提供了可借鉴的经验。

案例12：泌尿专科智能体

案例方/供应商：上海仁济医院

应用领域：医疗

案例详情：

上海仁济医院开发了全国首个泌尿专科智能体RJUA，可以像医生一样完成科普问答，涵盖67种最常见的泌尿外科系统疾病类别，目前已在支付宝“AI健康管家”中上线。泌尿专科智能具备多轮医患对话交互能力，模拟医生问诊过程，语言更连续、更丝滑。

入选理由：· 泌尿专科智能体与上海仁济医院官方AI就医助理小程序结合，通过对话服务，将患者导引到仁济医院泌尿外科挂号界面，使线下泌尿患者就医更便捷，打通线上到线下的闭环；

· 泌尿专科智能体的开发，直接针对了当前医疗资源分配不均和基层医疗机构能力不足的问题，展示了如何通过AI技术来填补专科能力的沟壑，以及如何利用AI来提升基层医疗机构的服务能力，可以被其他专科领域借鉴，推动AI在医疗行业的广泛应用。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述