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AI Agent开发是一项利用LLM设计和构建能自主执行业务任务的AI系统的服务。
开发自动化业务流程的AI Agent。 7×24小时运行，释放人力资源，实现成本削减和生产力提升。
什么是AI Agent
AI Agent是以大规模语言模型（LLM）为核心，自主执行任务的AI系统。 与传统聊天机器人不同，它能进行复杂判断、使用外部工具和持续学习。
与传统聊天机器人的区别
- -基于预定义规则的回应
- -通过关键词匹配进行分支
- -难以应对意料之外的问题
- -添加和修改场景需要工时
- 理解上下文的自然对话
- 灵活应对复杂问题
- 与外部系统联动执行任务
- 可持续学习和改善
AI Agent的主要能力
推理能力（Reasoning）
将复杂问题逐步分解，逻辑性地推导出解决方案。不仅是简单的模式匹配，还能根据具体情境做出判断。
工具使用（Tool Use）
自主使用外部API、数据库、文件系统等各种工具来达成目标。
记忆与学习（Memory）
记忆过往对话和处理结果，在保持上下文的同时提供一致性的应答。还支持长期持续改进。
AI智能体的类型
任务专用型
针对特定业务优化的智能体。适用于咨询应答、数据录入、报告生成等常规业务的自动化。
通用型
可应对广泛任务的智能体。理解用户意图，选择并执行适当的操作。
自主型
仅需最少指令即可完成复杂任务的智能体。从规划到执行再到结果验证，全程自主完成。
AI Agent应用案例
AI Agent在各种业务场景中发挥作用。 也可根据贵公司的课题进行定制开发。
客户支持自动化
通过7×24小时全天候AI聊天机器人实现咨询应答自动化，减轻客服人员负担，提升客户满意度。
销售支持AI智能体
从线索获取到商机跟进，全面提升销售活动效率。基于数据分析的提案助力提高成交率。
数据分析与报告自动化
自动收集和分析分散的数据，生成决策所需的报告，提升经营判断的速度与精度。
企业知识检索AI
学习企业内部文档和手册，实现自然语言检索。快速获取所需信息，提升工作效率。
导入案例类型
根据业务课题，可导入各种类型的AI Agent。
企业内部咨询应答
自动应答来自人事、财务、IT等部门的内部咨询。通过学习手册和FAQ减轻相关人员的工作负担。
- 常见问题自动化
- 7×24小时服务
- 确保回答一致性
- 应答记录积累
文档检索与摘要
跨部门检索企业文档、手册、会议纪要等，将所需信息进行摘要和展示。大幅缩减信息查找时间。
- 自然语言检索
- 相关文档自动提取
- 摘要与整理功能
- 来源引用显示
数据分析报告生成
分析销售数据、客户数据、访问日志等，自动生成定期报告。支持数据驱动的决策制定。
- 定期报告自动化
- 趋势分析
- 异常值检测
- 图表自动生成
预约与日程管理
自动化会议室预约、预约调整、提醒发送等。与日历和邮件联动，高效管理日程。
- 空闲时间自动检索
- 参会者协调自动化
- 提醒通知发送
- 变更与取消处理
客户支持
7×24小时应答客户咨询。自动化产品信息查询、故障排除、订单状态确认等，提升客户满意度。
- 7×24小时服务
- 支持多语言
- 升级处理功能
- 应答记录分析
开发流程
需求定义
深入调研业务流程，明确AI智能体所需的功能和性能要求。
设计与原型开发
进行系统设计并尽早创建原型，在融入反馈的同时推进开发。
开发与测试
进行全面开发，实施质量保证测试，确认系统稳定运行。
部署与运维支持
支持正式环境的部署，上线后持续进行改进和维护。
技术栈
组合最新的AI技术，构建最优的Agent。
技术栈详情
组合最新的AI技术，构建最优的Agent。
LLM提供商
具备高级推理和生成能力的通用模型
在长文本理解和安全性方面表现出色的模型
支持多模态的新一代模型
面向企业的安全环境
框架
LLM应用开发的标准框架
专注于数据索引和检索
微软推出的AI编排框架
构建多智能体对话
向量数据库
全托管向量数据库
开源向量搜索引擎
高性能向量相似度搜索
PostgreSQL扩展的向量数据库
部署
可扩展且灵活的运维
机密数据可保留在企业内部
云端与本地部署相结合
在专用环境中实现高安全运维
安全与运维
构建企业级安全措施和持续运营改善体制。
数据隐私
机密信息处理相关的策略设计。实施数据加密、访问限制、匿名化处理等措施。
- 数据加密（传输中与存储中）
- 个人信息脱敏
- 数据保留期限管理
- GDPR/个人信息保护法合规
访问控制
基于用户权限的信息访问控制。仅提供必要信息，将数据泄露风险降至最低。
- 基于角色的访问控制（RBAC）
- SSO/SAML集成
- API认证与授权
- 审计日志记录
监控与日志
持续监控系统运行状态和AI响应质量。用于问题的早期发现和质量改进。
- 实时运行监控
- 响应质量监控
- 错误与异常检测
- 使用统计可视化
模型更新与维护
应对LLM更新及训练数据的增补与更新。实现持续的精度改进和最新技术的引入。
- 定期模型评估
- 提示词优化
- 知识库更新
- 新功能添加
常见问题
Q开发周期大约需要多长时间？
根据需求复杂度而异。简单的聊天机器人约需1-2个月，包含复杂系统集成的项目约需3-6个月。原型可在2-4周内完成。
Q能否与现有系统集成？
可以，我们支持通过API连接、数据库集成等方式与现有系统对接。已有与Salesforce、kintone、Slack、Microsoft Teams等主流工具的集成经验。
Q上线后是否提供运维支持？
是的，我们提供运维服务。包括定期模型更新、性能监控、故障处理、功能添加等持续性支持。
Q安全性方面有哪些保障措施？
我们实施企业级安全措施，包括机密数据加密、访问控制、审计日志采集等。也支持在本地环境中部署。
QAI智能体和传统聊天机器人有什么区别？
传统聊天机器人基于规则，只能进行固定应答；而AI智能体利用大语言模型（LLM），能够理解上下文进行自然对话。此外，还能与外部系统集成、自动执行任务等，实现更高级的处理。
AI术语表
解释AI Agent开发中常用的技术术语。
RAG（Retrieval Augmented Generation）
RAG / 检索增强生成
从外部数据库检索相关信息，并以此为基础由LLM生成回答的技术。常用于利用企业内部文档的问答系统。
提示词工程
Prompt Engineering
通过优化输入（提示词）来从LLM获取理想输出的技术。通过提供适当的指令和示例，提升回答的准确性和一致性。
微调
Fine-Tuning
使用特定任务或领域的数据对预训练模型进行额外训练。可增强模型对专业术语和行业特定表达的处理能力。
嵌入
Embedding / 嵌入表示
将文本和图像等数据转换为保留语义的向量（数值数组）。是相似度搜索和分类任务的基础技术。
上下文窗口
Context Window
LLM一次能处理的最大文本长度。具有更长上下文窗口的模型在生成回答时可以参考更多信息。
幻觉
Hallucination / 幻觉
LLM将与事实不符的信息生成为看似正确内容的现象。通过RAG和事实核查功能来缓解此问题。
智能体循环
Agent Loop
AI智能体通过反复执行「观察→思考→行动」的循环来完成任务的过程。分步解决复杂任务。
Function Calling
函数调用
LLM调用外部函数和API的功能。可执行数据库搜索、计算、外部服务集成等LLM单独无法完成的任务。
多智能体
Multi-Agent
多个AI智能体协作完成工作的架构。通过角色分工，可应对更复杂的任务和大规模处理。
信息锚定
Grounding
将LLM的回答建立在外部可靠信息源的基础之上。是防止幻觉、提高回答可信度的重要技术。
估算AI代理导入效果
简单输入即可估算导入带来的成本削减效果
输入当前状况
当前年度成本（目标业务）
4,320,000日元
= 3人 × 2小时 × 3,000日元 × 20天 × 12个月
导入AI代理后的效果
年度削减额（预测）
2,592,000日元
※假设业务效率提升60%
月度削减额
216,000日元
投资回收期
10个月
※免费报价和提案
※本计算为概算。实际效果因业务内容而异。详情请通过免费咨询获取报价。
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