企业落地智能体（Agent）痛点与解决方案，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

最新推荐文章于 2025-10-30 09:33:17 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-30 09:33:17 发布 · 417 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #深度学习 #算法 #llama #python #程序员 #自然语言处理

AI智能体的概念不用多说，简单理解是由“大脑 + 手”组成，“大脑”不单单指大模型，但核心一定是大模型，可以理解成具备分析思考能力的指挥官，负责掌控全局和发号施令；而“手”好理解一些，就是负责执行任务，可以接收大脑的指令，自己独立完成任务或借助于MCP等方式依靠外力来完成任务。

智能体五个阶段

AI智能体现在被普遍被分成了以下五个等级，或者说这五个阶段：
Level 1：只能完成特定任务，依赖于我们事先写好的prompt和规划好的工作流来完成具体任务，功能相对单一且灵活性差，但是可用性相对较高。现在普遍智能体都是这类。

Level 2：在给定范围内的知识库和工具内，自主分析和调用工具完成任务，而并不是单纯依赖于类似于Level 1中死板的工作流。这一阶段的智能体能做的事就多了。举个例子，你给他的工具有10个，有翻译的，有获取实时新闻的，有发邮件的等等。当你给智能体一个任务之后，他会自己分析和规划应该调用哪些工具进行组合来完成任务。这一阶段的智能体，背后还是需借助于工作流去做一些流程规划，但是没那么死板而已。现在这个阶段的智能体也很多，但相比于Level 1还是少一些。

所以，现在90%的智能体，都是Level 1和 Level 2级别的。

Level 3：此场景下智能体的能力更强，具备自主规划、收集信息和自主调用工具来完成任务的能力，不用依赖于事先准备好的知识库和工具的范围。现在这个阶段是有一些产品出现，但可用性普遍偏低，实现难度很高。

Level 4：发展到这一级别的智能体，可以自己主动找活干，而不是被动的等你分配任务，所以这一阶段智能体最核心的是具备了环境感知的能力，然后才是后续的独自规划并完成任务。现在尚无产品可以做到这一点。

Level 5：这一阶段的智能体就更牛逼了，不但能自己发现任务那么简单，还可以组织和调度其他的智能体，一起协作完成任务，妥妥的一个项目经理啊。

整体来看，要突破Level 3，把智能体构建完达到高可用性，其实还是需要一定时间的，个人建议大家在Level 1的基础之上，发力Level 2。

痛点和解决方案

痛点1：大模型幻觉

大模型幻觉问题不用多说，在智能体层面，如果是问答类智能体还好，最后输出的结果，人可以进行判断；如果是执行类智能体中，那影响就大了，例如调用了不正确的工具（API），致使系统产生了异常数据。

解决方案：

1、使用知识库减少幻觉，采用RAG模式。

2、使用模型微调，提高模型垂直领域的专业能力。

3、建立评价反馈机制，持续优化模型输出。

建议三者结合效果最佳，否则从成本和复杂度角度，首选1，其次是1+2，最后是1+2+3。

痛点2：RAG效果不佳

承接上面痛点1，现在企业构建智能体，使用RAG基本是标配，但是受限于知识库格式复杂，往往检索效果不佳。并且有些场景下，不是单纯从知识库进行检索即可，还需要调用Text2SQL模块，依赖SQL去数据库进行查询获取数据。

解决方案：

1、引入Agentic RAG机制，Agentic RAG可以分析用户意图，来判断，何时调用Text2SQL模块去数据库查询获取信息，何时进行向量检索去知识库查询信息。

2、知识库检索时，考虑引入OCR大模型，除了可以提取文字，还可以提取表格和关系图等内容，并且建议引入ReRank模型进行二次筛选，提高检索准确率。

3、复杂业务时，考虑引入GraphRAG机制，构建知识图谱，可以更好地发现各知识间关系。

4、Text2SQL模块往往是个难点，可建立语义澄清机制，生成SQL前，用模型跟用户反复确认意图并进行合理改写，确保生成SQL的准确性。

痛点3：智能体功能单一，无法打破信息孤岛，难以划分智能体职责

企业业务复杂，往往涉及多个系统，如OA、ERP、CRM系统等，智能体难以打破数据壁垒，实现数据共享，发挥更大价值。

解决方案：

1、梳理业务流程，合理开放各系统API，通过智能体调用API方式打破系统间壁垒，切不可绕过系统直接操作背后数据库数据。

2、定义智能体人机边界，建议查询类需求，智能体可直接调用API获取各系统数据；而操作类需求，建议加入人工审核机制，需人工确认后方可让智能体执行，切不要智能体完全自主执行，以降低操作风险。

痛点4：智能体安全问题

考虑智能体安全层面，我们往往会从基础设施安全，模型安全、数据安全和智能体应用本身安全这四个维度去考虑。如果是挂在公网上的智能体，以上这些因素都需要考虑，尤其是模型安全层面涉及提示词注入的问题。但大多数场景下，智能体还是在企业内部使用，这时主要所关注的点还是数据安全层面。

解决方案：

1、建立可信的智能体监控和调用链路追踪机制，方便对问题进行排查，对异常请求进行识别和阻断处理。

2、采取数据脱敏策略，同时对数据进行分类，并配合严格的身份验证和数据访问控制策略加以限制。

智能体的最终形态是成为数字员工，但我们离达到Level 5还有很长的路的要走，能把Level 3做好现阶段都很难。并且现在给企业做智能体，大多数场景下还是停留在Level 1和Level 2，企业并不会因为你拿一个PPT讲一圈就相信你，他们会对智能体按结果付费，所以如何能创建出一个可用性高的智能体将成为各厂商普遍面临的一个挑战，做过的人都有体会，往往为了提升最后那5%的召回率和准确率，费劲脑汁。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇