如何紧贴业务逻辑开发专用AI Agent？-钛媒体官方网站

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夜语流年

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Agent开发中的关键问题是业务逻辑清晰度和AI技术的平衡。企业在开发Agent之前，必须明确Agent的生命线是业务逻辑的深度，而不是AI技术的广度。业务逻辑包括决策规则、异常处理和边界条件，这些组成部分构成了 Agent的判断力和行动方向。

但是，许多企业在开发Agent时错误地将“目标”当成了“业务逻辑”，而实际上是需要明确业务逻辑、目标、路径和约束。只有这样，Agent才能获得正确的指令并执行任务。

Agent最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

企业在提Agent需求时，最常犯的错误，就是将“目标”当成了“业务逻辑”。例如，“我们需要一个Agent来提升客户满意度”，而实际上是“我们需要Agent能够实时监测聊天中客户情绪的负面波动，并将波动阈值超过80%的客户聊天，在2分钟内自动转接给人工主管，并附上前三句话的摘要”。

Agent在执行任务时，需要调用知识来指导决策。企业拥有的私有知识（产品手册、历史报告、FAQ、企业文化文档）是Agent智能的来源。

trueAgent的“记忆力”不在于你扔给它多少PDF文件，而在于这些文件的结构化程度。真正的知识准备，要求企业将核心文档进行结构化、语义化处理。

Agent最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。

企业在开发Agent时，最常犯的错误，就是将“目标”当成了“业务逻辑”。例如，“我们需要一个Agent来提升客户满意度”，而实际上是“我们需要Agent能够实时监测聊天中客户情绪的负面波动，并将波动阈值超过80%的客户聊天，在2分钟内自动转接给人工主管，并附上前三句话的摘要”。

Agent最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

Agent在执行任务时，需要调用知识来指导决策。企业拥有的私有知识（产品手册、历史报告、FAQ、企业文化文档）是Agent智能的来源。

这层准备的关键在于权限和接口的标准化。企业必须为Agent提供API文档和安全的访问凭证，而非让它通过模拟人工点击网页（Web操作）来执行任务。

true Agent最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

Agent在执行任务时，需要调用知识来指导决策。企业拥有的私有知识（产品手册、历史报告、FAQ、企业文化文档）是Agent智能的来源。

这层准备的关键在于权限和接口的标准化。企业必须为Agent提供API文档和安全的访问凭证，而非让它通过模拟人工点击网页（Web操作）来执行任务。

true Agent最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

企业必须在开发Agent时对其进行充分准备，这包括将核心文档进行结构化、语义化处理，并为Agent提供API文档和安全的访问凭证。

true Agent最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

Agent在执行任务时，需要调用知识来指导决策。企业拥有的私有知识（产品手册、历史报告、FAQ、企业文化文档）是Agent智能的来源。

true Agent最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

企业必须在开发Agent时对其进行充分准备，这包括将核心文档进行结构化、语义化处理，并为Agent提供API文档和安全的访问凭证。

true Agent最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

企业必须在开发Agent时对其进行充分准备，这包括将核心文档进行结构化、语义化处理，并为Agent提供API文档和安全的访问凭证。
 
🤔 业务逻辑和目标是两个不同的概念啊！ empres企业在开发Agent之前，必须明确Agent的生命线是业务逻辑的深度，而不是AI技术的广度。 📈 else，它们就是两回事了。

产品手册、历史报告、FAQ、企业文化文档这些私有知识，是Agent智能的来源。 📚 但这些知识需要结构化、语义化处理，才能成为Agent理解和调用的一致资源。 🤯
 
🤔 企业开发Agent之前，必须明确 Agent 的生命线是业务逻辑的深度，而不是 AI 技术的广度。太多的企业都将“目标”当成了“业务逻辑”，而实际上需要明确业务逻辑、目标、路径和约束。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果！ 😱
 
😐 agent开发的关键问题是业务逻辑清晰度和AI技术的平衡，如果只注重AI技术，结果就是一张模糊的地图 🗺️，而不清楚何处是哪。企业必须明确Agent的生命线是业务逻辑的深度，而不是AI技术的广度。

🤔 业务逻辑包括决策规则、异常处理和边界条件，这些组成部分构成了 Agent的判断力和行动方向。如果给Agent一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果 🎲。企业必须为Agent提供清晰的业务蓝图，才能让它成为一个世界顶级的执行者。

😬 企业在开发Agent时，最常犯的错误，就是将“目标”当成了“业务逻辑”，而实际上是需要明确业务逻辑、目标、路径和约束。只有这样，Agent才能获得正确的指令并执行任务。
 
🤔 Agent开发中， businesses 很容易把“目标”当成了“业务逻辑”，导致的结果就是 Agent执行任务时的随机结果 😳。企业必须明确业务逻辑、目标、路径和约束才能让 Agent获得正确的指令 📝。

另外，Agent需要一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图，否则就不能有效地执行任务 🗺️。这是企业在开发Agent时最常犯的错误 😞。
 
🤔 Agents 应该是像 AI 如图象识别一样清晰得多，才有可能做到真正的智能😊。企业开发 Agents 时，我们应该更加注重业务逻辑的明确度，而不是盲目地将目标当成了业务逻辑。

business 逻辑 比如决策规则、异常处理和边界条件，这些组成部分构成了 Agent 的判断力和行动方向 🔄。如果业务逻辑不清楚，Agent 就会给你一个随机的结果😅。

而且，企业在提Agent需求时，最常犯的错误，就是将“目标”当成了“业务逻辑”，就像这篇文章中所举的例子一样 😂。我们应该更明确地定义 Agent 的生命线是业务逻辑的深度，而不是AI技术的广度。

📈Agent 最终也是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果 😳。
 
🤔 Agent开发中的关键问题是业务逻辑清晰度和AI技术的平衡。企业在开发Agent之前，必须明确Agent的生命线是业务逻辑的深度，而不是AI技术的广度。只有这样，Agent才能获得正确的指令并执行任务。

📝 业务逻辑包括决策规则、异常处理和边界条件，这些组成部分构成了 Agent的判断力和行动方向。如果给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

💡 企业在提Agent需求时，最常犯的错误，就是将“目标”当成了“业务逻辑”。例如，“我们需要一个Agent来提升客户满意度”，而实际上是需要Agent能够实时监测聊天中客户情绪的负面波动，并将波动阈值超过80%的客户聊天，在2分钟内自动转接给人工主管。

📁 Agent在执行任务时，需要调用知识来指导决策。企业拥有的私有知识（产品手册、历史报告、FAQ、企业文化文档）是Agent智能的来源。真实Agent需要的是结构化和语义化处理的核心文档。

🚀 企业必须在开发Agent时对其进行充分准备，这包括将核心文档进行结构化、语义化处理，并为Agent提供API文档和安全的访问凭证。这是 Agents发挥最大效率的关键。
 
😒 我见过太多的公司都把“目标”当成了“业务逻辑”，这是很大一个问题！ 😳 他们根本不了解 Agent 是什么，它需要的是一张清晰、有序的业务蓝图，而不是模糊的路线。

🤔 大家要好好思考一下，企业是怎么定义 Agent 的？是怎么做到给它一个正确的任务？ 🤔 不然，Agent 一旦接手任务，就会乱象成山。 🚨

💡 那么，我们必须对 Agent 进行充分准备，包括结构化、语义化处理核心文档，并为 Agent 提供 API 文档和安全的访问凭证。 📈 只有这样，Agent 才能真正地实现其目的。 🙏
 
🤔 企业在开发智能 agent 时，常常犯了一个错误，就是将“目标”当成了“业务逻辑”。实际上， Agent 的生命周期是由明确的业务逻辑、目标、路径和约束组成的。

📝 企业必须为 Agent 提供一份没有歧义和隐性假设的业务蓝图，如果给它一个模糊的地图，它就会产生随机的结果。

💡 重要的是，企业需要将核心文档进行结构化、语义化处理，并为 Agent 提供 API 文档和安全的访问凭证。

📈 通过充分准备和标准化，Agent 可以成为一个世界顶级的执行者，提供高效和智能的业务服务。
 
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