Nexent助力企业智能体落地
上周末，杭州的科技氛围因一场盛会而变得格外热烈。GOSIM 2025 全球智能体峰会汇聚了众多关注人工智能的企业与开发者，议题涵盖了从智能体前沿技术到真实落地应用的方方面面。
在大会上，华为高级工程师、ModelEngine Nexent（以下简称Nexent） 项目负责人 陈双瑞 带来的题为《如何用 AI 制造 AI，智能体如何落地真实企业》的分享，引起了不少关注。他系统梳理了智能体在企业应用中面临的挑战，并介绍了 Nexent ——一个 零代码多模态多智能体平台，为智能体的开发与应用提供了开源化的解决方案。以下是演讲的精彩内容回顾。
🌐 智能应用技术路线与未来展望
在演讲初始，陈双瑞全面分析了AI应用平台的发展趋势，指出传统的纯RAG平台因缺乏环境感知与互动能力已逐渐退出主流。 而应用编排类平台凭借图形化、流程化的开发方式，成为企业级应用的主流选择，具备极高的精确度和稳定性，但对开发人员能力要求较高。
2025年，基于灵活工具调用的智能体平台迅速崛起，其依托ReAct理论框架，通过“思考-执行-观察”机制实现高精度、高扩展性的任务处理，尤其适合多角色复杂场景。 此外，类似Manus的GUI操控型智能体平台也引发关注，它以多模态和沙箱环境支持广泛任务，泛化能力强、适合ToC用户，但因执行时间长、可控性弱，难以适用于企业级需求。
综合来看，具备规划、记忆与工具调用能力的智能体平台，才是当前最具发展前景的技术方向。
🧬 生信育种科研智能体的案例分析：智能体企业化落地的痛点与挑战
尽管智能体技术日渐成熟，但在真实的企业应用中，其落地仍面临诸多挑战。陈双瑞以某生物信息育种企业的科研智能体项目为例，深入分析了当前智能体应用的典型难题。 该项目旨在自动解析学术论文，并复现实验流程。这一目标虽然看似简单，但实际操作中却暴露了许多难题。
在项目的执行过程中，团队遇到了高并发数据处理、大量实验数据的精准解析以及与现有工具链的深度集成问题。尤其是在 生信实验执行智能体 的应用中，智能体需要处理复杂的实验流程和数据分析，而传统的流程管理无法应对快速变化的需求，导致必须频繁进行人工干预。
这一案例充分暴露了智能体在企业落地时普遍面临的问题：不仅需要处理高并发的数据，还要确保任务执行的精确性和稳定性，并与现有系统深度整合。无论是在多智能体协作还是长周期任务执行中，企业都面临着提高效率的巨大压力，同时也面临高昂的开发和管理成本。
🚀 Nexent：让智能体更强大，助力企业智能化转型
面对这些挑战，陈双瑞随即重磅介绍了Nexent智能体开发平台，并重点解读了其“开发态”与“运行态”中的关键技术。Nexent是一个革命性的智能体平台，凭借其领先的技术和创新的解决方案，正在推动企业迈向智能化未来。无论是智能体的开发，还是智能体的运行时管理，Nexent都具备独特的技术优势。
🔧 智能体开发态关键技术：
1. 自动生成：让智能体开发更简单
在传统的智能体开发中，企业往往需要强大的技术团队和专业的开发人员来进行构建和调试。而Nexent的自动生成（NL2Agent）技术，极大地降低了智能体开发的门槛。即使是没有编程背景的业务人员，也能轻松创建符合需求的智能体，真正实现了“零代码”开发。
简化开发过程
Nexent的智能体自动生成技术使得智能体的创建变得简便且直观。用户只需通过自然语言描述需求，Nexent便能自动生成智能体，并快速调试与优化。例如，一个企业希望生成一个能够自动回答客户问题的智能体，用户只需要输入简单的需求，例如：“请创建一个可以回答客户售后问题的智能体”，Nexent便能深入分析需求、获取缺失信息、快速配置所需工具、自动生成完整可用的智能体。
这种自动化的生成方式不仅提高了开发效率，也大幅降低了开发成本。企业无需依赖专业的技术人员，业务人员也能轻松定制自己的智能体，快速响应市场需求。
智能体快速迭代
通过自动生成，智能体的迭代速度也大幅提高。当业务需求发生变化时，Nexent可以自动调整并生成新的智能体版本，快速适应企业的变化需求。企业无需从零开始构建新的智能体，只需进行少量调整和配置，便能实现快速部署。
2. 自动调优：让智能体越用越聪明
Nexent不仅仅让智能体的创建变得简单，它还通过自动调优技术，使得智能体在实际使用过程中不断提升性能和准确度。智能体的调优过程通过智能飞轮机制得以实现，确保智能体的不断优化。
收集反馈：智能体的自我学习
智能体的成长始于用户反馈。Nexent会自动收集用户在使用过程中的显式反馈（例如点击“不满意”）和隐式行为（如频繁修改输出）。这些反馈信息会被实时记录，并传递到系统中，为后续的优化提供数据支持。
根因分析：找出问题症结
平台会调用大模型对用户的反馈进行分析，找出智能体在任务执行中的潜在问题。无论是提示词不够精准，还是上下文理解不清，系统都能够通过深度分析，找出问题的根本原因，并提供优化建议。
自动生成改进方案：从反馈到优化
根据分析结果，Nexent会自动生成改进方案。这些方案包括：
• 自动生成优化后的提示词；
• 调整智能体的调用链路或操作逻辑；
• 给出模型微调的建议，帮助提升智能体的准确性和效率。
验证与评估：确保优化有效
每一次改进后，Nexent会通过内置的评估系统，对新版本进行验证，确保其性能优于旧版本。如果优化成功，智能体会进入新一轮的使用周期，不断学习与适应。
这种自动调优的机制，让智能体能够在持续使用中不断变得更智能、更高效，不仅帮助企业提高工作效率，也降低了人工干预和维护成本。
🛠️ 智能体运行态关键技术：
3. 流程控制：确保智能体任务执行的精确与高效
智能体在处理复杂任务时，往往需要协调多个步骤和判断。为了保证智能体在执行任务时不偏离预定目标，Nexent引入了流程控制技术，确保每个任务都能够按部就班、精准无误地完成。
精确控制任务执行
在企业应用中，任务通常涉及多个步骤，并且需要根据实时数据做出判断。Nexent的流程控制模块能够帮助智能体按预定的流程和逻辑执行任务，确保不会漏掉任何重要步骤。例如，在客户服务领域，智能体需要根据用户问题的不同，逐步判断并提供最佳解决方案，而Nexent能够精准控制每一个环节的执行顺序。
任务追踪与日志记录
Nexent的任务追踪功能让企业能够实时监控智能体的执行过程。如果任务出现偏差或错误，系统会及时发出警报，确保问题得到快速解决。每个任务的执行都有详细日志记录，方便事后审计和分析。
4. 运行时隔离：确保智能体的安全与稳定
在智能体的实际应用中，尤其是在处理敏感数据和高风险任务时，智能体的运行时隔离变得至关重要。Nexent通过容器化技术为每个智能体提供独立的运行环境，确保智能体之间互不干扰，极大增强了平台的稳定性和安全性。
防止系统间干扰
Nexent的运行时隔离技术，保证了智能体的独立性。例如，在一个多任务并行的场景中，不同智能体执行各自的任务，但它们的运行环境完全隔离，彼此之间不会互相干扰，这避免了数据污染和任务冲突的发生。
保护敏感数据
通过运行时隔离，Nexent还能够确保敏感数据的安全性。例如，医疗数据、金融数据等高度敏感的行业数据在智能体操作时，不会被其他智能体访问或修改，确保数据的隐私性和安全性。
5. 人在回路（Human-in-the-loop）：确保决策的准确性与安全性
智能体虽然可以高效执行任务，但在关键环节，人工的判断和监督依然不可或缺。为了解决这一问题，Nexent引入了人在回路（Human-in-the-loop）机制，使得智能体在执行高风险任务时，能够及时得到人工干预，确保任务的安全性和准确性。
例如，在金融行业，涉及资金转移或交易决策时，智能体会自动向人工发起审批请求，确保资金操作不会出错。在医疗领域，智能体可以辅助医生分析病情，但最终的治疗方案仍然需要由专业医生确认。这种设计不仅增加了智能体的可控性，也保证了重要决策的准确性。
此外，Nexent还提供了多方案选择功能。当智能体生成的解决方案存在不确定性时，系统会提供多个备选方案，由人工来做最终决定。这种灵活性使得智能体在应用时不仅高效，还能兼顾实际操作中的安全性。
6. 多智能体协作与多模态数据流动：释放协同效应，提升整体效率
在复杂的业务场景中，单个智能体往往无法满足所有需求。Nexent通过多智能体协作与多模态数据流动技术，打破了单一智能体的局限，释放了虚拟团队的协同效应。
多智能体协作：虚拟团队协同工作
在一个典型的企业项目中，数据收集、建模分析、报告撰写等任务往往需要不同团队配合，周期可能长达数周。而在Nexent平台上，不同的智能体可以像虚拟团队一样协作：
• 一个智能体负责爬取数据；
• 一个智能体负责分析和建模；
• 一个智能体负责报告撰写；
• 最后，由一个“协调智能体”整合所有结果。
这些智能体通过Nexent的DataBus进行无缝通信，确保数据在各个智能体之间自由流动，任务得到高效协作，极大地提升了工作效率。
多模态数据流动：打破数据隔阂
Nexent的多模态数据底座，支持文本、图像、音频等多种数据类型的流动，确保了不同类型的数据可以在智能体之间自由流动。无论是处理多媒体数据，还是进行复杂的文本分析，Nexent都能高效地处理和整合各种模态的信息。
✨ Nexent：解决智能体在企业落地的瓶颈
Nexent 的核心目标是通过 零代码多模态多智能体平台，帮助企业实现智能体技术的高效落地。它为企业提供了一个灵活、可扩展的智能体解决方案，显著降低了开发和运营成本，同时解决了智能体在企业应用中的技术瓶颈。
对于企业而言，Nexent 的应用已经实现了智能体的快速部署与高效管理。它为企业提供了一种灵活、高效的智能体解决方案，减少了开发过程中的风险，并确保了企业在快速变化的市场中能够灵活应对需求变化。
对于开发者，Nexent 提供了一个强大且开放的工具平台，使他们能够在无需从头构建复杂系统的情况下，轻松创建、调整和优化智能体。更重要的是，Nexent 还为普通用户提供了无代码开发工具，让任何人都能参与到智能体的开发过程中。
通过不断降低技术门槛，Nexent 不仅提升了企业的智能化转型能力，也推动了智能体技术在个人用户中的普及，让更多人能够轻松利用智能体技术提升工作效率和创新能力。
快速部署
Nexent的安装部署非常简单，只需四行命令，即可快速启动：
git clone https://github.com/ModelEngine-Group/nexent.git
cd nexent/docker
cp .env.example .env
bash deploy.sh
无论是开发者还是企业用户，都可以快速部署自己的智能体平台，立即开始体验Nexent的强大功能。
加入共创，推动未来
Nexent已经在GitHub上完全开源，欢迎所有开发者和企业加入我们的生态系统，一起为智能体技术的未来贡献智慧。无论是参与代码贡献，还是为Nexent点个Star，都能为智能体的进步提供动力。
🌐 官网：nexent.tech
💻 GitHub：
github.com/ModelEngine-Group/nexent
通过点亮GitHub上的星标，你不仅是在支持Nexent，也是在推动全球智能体技术的开源进程。每一个星标背后，都是对更高效、智能世界的共同期许。
让我们携手共创智能体的未来，让AI成为每个企业、每个开发者手中的得力助手。
— END —
技术穿刺 | 陈双瑞、边思梦
编辑排版 | 边思梦、贾晨雪
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