大模型技术发展浪潮下，AI Agent 成为新一代 AI 原生应用范式。当前，在问答、交互类应用中，大模型 +AI Agent 已经给用户带来新一代体验。但当 AI Agent 进入企业生产场景时，会面临新的挑战，如：企业生产场景面临专业复杂问题，AI 生成结果需具备严肃性，进行知识共享的同时又要保障知识安全。针对这些问题，华为云通过实际场景的实践，采取多方面技术，形成组合方案，解决企业引入 AI 生成技术的瓶颈，使得 AI Agent 在企业生产场景得以成功运用。
本次讨论将分为三个部分：首先，将详细分析 AI Agent 在进入企业生产场景时所面临的挑战；其次，介绍华为云在内部及项目实践中应对这些挑战的具体做法；最后，通过三个具体的企业场景案例，展望 AI Agent 在企业生产场景中的使用及其发展前景。
AI Agent 进入企业生产场景时的挑战
人工智能代理（AI Agent）无疑将成为新一轮技术革新的先锋。作为 AI 原生应用的典型形态，问答等交互式 AI 代理已经向我们展示了其在提供创新体验方面的巨大潜力。随着大模型技术和 AI Agent 的持续发展，我们正逐步探索通向人工通用智能（AGI）的路径，众多新兴技术方向正蓄势待发。
将 AI 代理成功融入企业并使其在各个生产环节发挥关键作用，是当前面临的一项紧迫任务。这不仅要求 AI Agent 具备更高的标准，还要求其能够满足企业特有的需求。在将大模型技术与 AI 代理结合应用于企业环境时，我们面临的主要挑战是如何获得业务员工的广泛认可，并确保其成为企业可信赖的工作伙伴。这一挑战主要包括以下四个方面：
要在企业场景中实现 AI Agent 的成功应用，我们必须将大模型和 AI Agent 与企业独有的知识体系及现有的信息技术系统紧密结合。以下是从业务部门员工的角度出发，对所面临的挑战进行的深入分析：
华为云在 AI Agent 的探索与实践
华为云在内部实施 AI Agent 技术进入生产场景的策略，分为三个阶段和七个步骤，旨在使技术团队深入理解并有效运用 AI Agent 技术，同时让业务团队明确 AI Agent 的适用场景：
通过这一分阶段、分步骤的方法，华为云不仅促进了技术团队对 AI Agent 技术的深入理解，也帮助业务团队识别了 AI Agent 技术在不同业务场景中的应用潜力。
进一步地，华为云将这一方法平台化，使得各业务团队和技术团队都能够迅速掌握 AI Agent 技术的核心要点，并将其应用于构建定制化的智能业务场景。通过平台化的方法，不仅加速了 AI Agent 技术的普及，还为企业场景智能化推广奠定了坚实的基础。
在 AI Agent 的技术实践中，针对企业面临的专业性、协作性、责任性和安全性挑战，以下是一些关键的技术实践：
通过这些关键实践，企业能够更有效地利用 AI Agent 技术，提升企业生产场景智能化水平，同时确保技术应用的安全性和可靠性。
1. 企业词表，应对专业性的挑战
为了使 AI Agent 能够深入理解企业生产场景中的问题，特别是行业术语和企业专用名词，建立企业词表是至关重要的一步。这一过程包括：
企业词表的建立是一个动态的过程，需要随着企业业务的发展和行业知识的更新而不断进行调整和完善。定期的词表更新和维护是确保 AI Agent 长期有效性的关键。
通过这些措施，企业可以确保 AI Agent 在专业性方面的挑战得到有效应对，从而在企业生产场景中发挥更大的作用。
2. 外挂知识库、防退化，应对责任性挑战
通过这些措施，AI Agent 不仅能够应对责任性挑战，还能够实现自我优化和持续进步，确保其在企业中的长期有效性和可靠性。
3. 大小模型编排，应对协作性挑战
为了应对协作性挑战，大小模型的协同工作模式发挥着重要作用。其基本原则：大模型通常擅长于理解、总结和提供高层次的指导，而小模型则更擅长于感知和执行具体的任务。在这个框架下，大模型扮演着团队领导者的角色，负责分配任务并协调团队成员的工作，共同完成复杂的任务。以下是模型编排的实例：
在垂域大模型尚未完全发展成熟时，通过大模型、小模型以及现有系统的组合，是一种实际可行的方法，可以有效地实现企业复杂场景的智能化。
通过大小模型的编排，企业可以更有效地利用现有的技术资源，提高 AI Agent 在协作性方面的性能，实现更高效的业务流程和决策支持。
4. 防安全风险，应对安全性挑战
在 AI Agent 技术实践中，确保安全性是至关重要的，特别是在应对隐私数据保护、模型交互安全和 Agent 应用安全的挑战：
为了确保 Agent 应用的安全，需要结合企业现有的安全技术，将 Agent 框架、运行与安全技术紧密结合。在任务规划、执行和 Agent 运行的各个环节中引入相应的安全技术。随着 AI Agent 应用的日益普及，相应的安全理论和技术也将逐步形成体系。
通过这些综合性的安全措施，企业能够确保 AI Agent 技术的安全应用，保护企业免受潜在的安全风险。
华为云在 AI Agent 进入企业生产场景的技术实践可以总结如下：
通过这些综合性的技术实践，华为云确保 AI Agent 能够安全、可靠地融入企业生产环境，提升企业运营效率和智能化水平。
华为云在 AI Agent 领域的实践基础上，为企业提供了一个全面的 AI 原生应用引擎产品，旨在简化企业项目交付过程
南向接入与模型整合：支持接入多个大模型和传统模型，通过统一的接口屏蔽了模型集成的复杂性，同时确保了整个系统的安全性。
北向提供 Agent 编排能力，使得 AI 场景应用开发人员能够更加便捷地开发和管理 AI Agent 应用。
通过模型中心、知识中心、Agent 编排中心和 AI 可信治理等组件，抽象并封装了 AI Agent 所需的众多技术能力，为企业提供了一个强大、灵活且安全的平台，以支持 AI 技术在企业项目中的有效应用和快速交付。
AI Agent 在企业生产场景的运用效果和展望
1.1 基于华为云 AI 原生应用引擎平台的技术实践，我们可以看到 AI Agent 在企业生产场景中的多个应用案例。以下是三个具体的案例，展示了 AI Agent 如何助力企业实现数字化转型和提升效率。
案例 1：客服助手
背景：许多企业选择客服作为引入 AI Agent 的起点，因为客服领域具有较好的 IT 化基础、案例库和知识库。客服业务部门面临的主要挑战是在业务量增长的情况下，保持客服人数不变，同时提高客服人员的工作效率。客服助手 AI Agent 的引入旨在提高答复准确率，这是衡量客服场景成功的关键指标。
方案：
成果：通过这四个阶段的实施，客服助手 AI Agent 不仅提高了答复的准确率，还通过持续优化，实现了与客服业务流程的深度整合，显著提升了客服效率和客户满意度。
案例 2：会议纪要生成助手
背景：在办公自动化场景中，自动生成会议纪要是企业业务部门关注的重点之一。然而，仅依赖于 AI Agent 的文本摘要能力，常常难以满足会议纪要的准确性和完整性，尤其是在识别会议重点和提取摘要方面。
方案：
引入语音识别和智能文档解析等先进技术，以提升会议纪要生成助手的效果。
成果：通过上述流程，会议纪要生成助手能够提供高质量的会议纪要，不仅提高了信息的准确性和可用性，还大大减少了人工整理的工作量，提升了办公效率。
案例 3：生产指挥助手
背景：在企业生产环节，尤其是工业制造领域，设备智能巡检是保障生产效率和安全的关键环节。传统的巡检方法依赖人工检查，耗时且容易出错。AI Agent 的引入，可以自动化巡检流程，提高准确性和效率。
方案：
成果：通过 AI Agent 在智能巡检中的应用，企业能够实现更加高效和准确的设备管理，减少停机时间，提高生产效率和安全性。
基于对 AI Agent 技术进入企业生产场景的挑战、技术实践和场景案例的探索和理解，我们对 AI Agent 在未来企业场景中的应用进行了展望。
企业运营环境的复杂性催生了 AI Agent 技术的多样化发展。预计至少将出现三类 AI Agent，以支持企业在人、事、物方面的智能化需求：
随着 AI Agent 实例数量的增加，如何有效管理成千上万的 Agent 实例，保障它们之间的内容交互和事件监督，成为新的技术课题。Agent 实例之间的协同通信需求，推动了对更高效、更便捷通信协议和机制的探索。
AI Agent 技术在未来仍有广阔的发展空间。随着技术进步和市场接受度的提高，我们相信企业生产场景将逐步实现更高程度的智能化，为企业带来深远的变革和价值。
嘉宾介绍：
陈星亮 ，华为云 aPaaS 首席架构师，华为云软件领域专家，工科硕士，在应用软件和云服务开发方面有 20 年丰富经验，现任华为云 aPaaS 服务产品部首席架构师，负责开天 aPaaS 云服务产品的设计和研发工作。曾参加英国 VM、香港 HKT、南方电网等国内外大型 IT 实施项目。当前研究方向：平台工程、AI 原生应用、应用元数据模型等。
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