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第7讲|Agent 智能体开发:从自动化数字助理到多场景 AI 赋能落地

发布时间:2026/11/6 13:30:16

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第7讲|Agent 智能体开发:从自动化数字助理到多场景 AI 赋能落地

第7讲|Agent 智能体开发:从自动化数字助理到多场景 AI 赋能落地
写在前面:Agent 不是“更高级的聊天机器人”过去两年,AI 产品经理绕不开三个关键词:Prompt、RAG、Agent。Prompt 解决的是:如何让模型更稳定地完成一个明确任务。RAG 解决的是:如何让模型基于外部知识回答问题,并做到可溯源、可更新、可权限控制。Agent 解决的是:如何让 AI 围绕一个目标,拆解任务、调用工具、执行步骤,并在必要时和人协同完成复杂工作。很多人第一次听到 Agent,会觉得它就是一个“更聪明的 ChatBot”。这其实不准确。普通 ChatBot 的核心能力是回答问题。RAG ChatBot 的核心能力是基于知识回答问题。Agent 的核心能力是围绕目标完成任务。举个例子。用户A问:“帮我总结这份会议记录。”这是一个普通生成任务,Prompt 就能解决。用户B问:“根据公司项目管理制度,总结这份会议记录里的待办事项是否符合规范。”这需要结合知识库,可以用 RAG。用户C说:“帮我总结这
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