从零开始构建企业级AI Agent：多方法架构实战指南

文章指出，企业级AI应用不应仅依赖LLM，而需结合工作流平台、决策规则系统、机器学习及数据技术等多方法架构。通过贷款申请案例，展示了聊天、编排、政策、工作流、决策、文档、辅助和解释八类智能体的协作机制，确保系统在提供流畅用户体验的同时，保证业务可靠性、一致性和合规性，是企业级AI产品设计的最佳实践。

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在企业级复杂场景中，目前AI Agent产品的落地效果并不理想，尤其是金融、医疗行业，需要平衡用户体验、业务规则和监管合规性。

IBM技术团队最近在YouTube上分享了多方法Agentic AI架构，也就是LLM与其他成熟的自动化技术（机器学习、规则系统）结合起来，以解决复杂的企业问题（比如视频中的贷款申请案例）。

How AI Agents and Decision Agents Combine Rules & ML in Automation

LLM的局限性与多方法工具箱

LLM是一个很棒的工具，也是工具箱中一个绝妙的工具，但它不应是唯一的工具。为了构建一个强大的、能解决复杂问题的稳健解决方案，产品经理必须将LLM与以下核心技术结合起来：

工作流平台-状态管理

LLM不擅长记住状态。工作流技术通过数据库实例来跟踪客户在长期复杂流程中的进度、下一个步骤，并允许客户重启或重新参与。

决策和业务规则-一致性与可解释性

用于向代理提供明确的指令。LLM不适合用于需要始终如一、可解释和透明地应用相同逻辑的决策。我们需要使用业务规则管理系统或决策平台来管理和部署决策逻辑。

机器学习与分析-稳健解决方案

LLM擅长自然语言交互和非结构化数据处理，但在“精准预测、规律挖掘、复杂逻辑推演”等场景存在不足，如无法基于历史数据预判用户后续需求、难以量化分析多维度业务指标。

企业级应用需结果可复现、风险可控，机器学习模型的训练过程可追溯、结果可验证，分析技术能拆解问题链路。

数据技术-数据访问

通过像MCP这样的机制暴露内部系统或外部资源（如信用局）的数据，供其他Agent调用。

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综上所述，LLM用于发现用户需求和快速获取数据，而工作流代理、决策代理和数据代理负责在后台完成决策的繁重工作。

贷款申请流程中的多方法智能体协作

视频还以银行贷款申请为例，展示了如何通过各种方法的协作来处理一个复杂的、端到端的客户请求。

1、聊天Agent（LLM驱动）

负责初始的自然语言交互，理解用户的意图（提问或要求做某事），并将输入转化为系统可以处理的请求。

2、编排Agent（LLM驱动）

作为路由中心。它查询代理注册表，根据用户请求找到并调用下一个最合适的专业代理。

3、贷款政策Agent（LLM+RAG驱动）

回答政策性问题。它使用检索增强生成 (RAG) 技术，通过将银行的大量内部文件（如产品描述、风险政策）进行向量化并存储在向量数据库中，以自然语言解释政策，并提供参考。

4、贷款申请Agent（工作流驱动）

管理复杂流程的状态。它定义了贷款流程的步骤（通常使用BPMN等可视化模型），并能记住客户的进度，实现中断后的恢复。

5、资格/决策Agent（业务规则/机器学习驱动）

做出关键决策。它基于一致的逻辑判断客户是否符合贷款资格，并负责贷款的最终决定（信贷决定）。

6、文档摄取Agent（LLM驱动）

结构化数据提取。它利用 LLM 强大的非结构化处理能力，从复杂文档（如带有手写数字和订书钉的名片的小船宣传册）中提取出所需数据，并传递给流程。

7、辅助Agent（LLM驱动）

呼叫中心代表的副驾驶。它帮助人工客服快速访问和理解客户的所有相关信息（银行记录、信用报告、申请信息、资产信息等），以解决客户申请中的问题。

8、解释Agent（LLM驱动）

合规性支持。它将决策Agent生成的内部决策日志（记录了决策的精确原因）转化为自然语言解释，供呼叫中心代表向客户解释问题所在，从而弥补决策系统和客户沟通之间的鸿沟。

关键的产品设计考量：状态与可解释性

状态管理（Workflow的价值）：在设计任何复杂、多步骤的用户流程（如申请、注册）时，必须使用有状态的应用程序，确保客户在中断对话后可以随时回来，并从上次离开的地方继续。

人工干预与决策重试：当决策Agent的结果是“可能”时，流程会转移给人工客服。人工客服在辅助Agent和解释Agent的帮助下解决问题后，流程不是由客服批准贷款，而是通知贷款申请Agent，然后系统会再次重试决策。这保证了即使有人工干预，最终的决策逻辑仍由自动化系统控制。

总结

如果你正在设计一个企业级AI产品，不应仅仅关注LLM的聊天能力，而应将整个系统视为一个由专业Agent构成的生态系统。

LLM负责优秀的用户交互前端和非结构化数据处理；而工作流和决策平台则负责可靠的业务逻辑和合规性后端。

只有结合这些组件，你的产品才能在提供流畅用户体验的同时，确保业务的可靠性、一致性和透明度。

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