AI 智能体解决方案
接入业务系统、能转人工、可审计的 AI 智能体
01概述
大模型能聊天，不等于能上岗。真正放进业务里的智能体，需要知道自己能查哪些数据、能调用哪些接口、什么时候必须交给人；还要留下完整日志，出错时能说清楚是哪一步、依据什么做的判断。
大乐网络的 AI 智能体方案基于大陆可用的大模型，例如 DeepSeek、豆包、通义千问，按任务选择模型并保留切换能力。常见形态包括 AI 客服、AI 销售助理、内部员工助手和流程自动化，通过工具调用对接 CRM、工单、订单或 OA 系统，并配套转人工、权限控制与审计日志。
我们的做法是先选一个边界清晰、可衡量的场景小范围上线，用真实对话和测试集检查回答质量，再逐步扩大权限和覆盖面，而不是一次性让 AI 接管所有流程。
02要解决的问题
回答不可控
直接把大模型接到客服入口，会出现编造政策、承诺无法兑现的优惠等问题，品牌风险难以接受。
和业务系统割裂
智能体只能回答通用问题，查不了订单、改不了工单，用户最终还是要找人工。
权限与数据边界不清
内部助手能看到哪些文档、能替谁执行操作，没有设计清楚，就可能造成越权访问。
效果无法评估
缺少测试集和对话复盘机制，只能凭感觉判断好不好用，也不知道该从哪里改进。
03方案架构
网站客服窗口、微信公众号与小程序、企业微信、钉钉或飞书机器人，统一接入同一个智能体服务。
意图识别、对话状态、工具调用规划与转人工策略，决定每一步由模型回答、查系统还是交给人。
企业知识库检索（RAG）以及订单查询、工单创建、CRM 录入等业务接口，按最小权限封装成工具。
按任务选用 DeepSeek、豆包、通义千问等模型，通过统一网关调用，便于对比、切换和计量用量。
角色权限、敏感词与输出校验、完整对话与工具调用日志、人工复核与评测集。
04核心能力
AI 客服
基于产品资料和售后政策回答咨询，能查物流、查订单状态，超出范围或用户要求时转人工并带上上下文。
AI 销售助理
识别访客需求、推荐合适方案、收集联系方式并写入 CRM，报价和承诺类问题交给销售人员。
内部员工助手
在企业微信或钉钉里查制度、查流程、查项目资料，按员工所属部门控制可检索范围。
流程自动化
从邮件、表单或聊天中抽取信息，生成工单、填写系统字段、汇总日报，关键操作保留人工确认。
工具调用与系统对接
把业务接口封装为有明确参数和权限的工具，智能体只能调用被授权的操作。
转人工与协同
按关键词、情绪、置信度或用户意愿触发转人工，客服接手时能看到完整对话和已查询的信息。
审计日志
记录每轮输入、检索到的资料、调用的工具与参数、模型输出，可按会话回放和导出。
评测与迭代
建立问答测试集，定期回归；对差评和转人工对话做复盘，持续修正知识和提示词。
05典型场景
以下为该类业务的常见场景说明，不是具体客户案例。
电商售前售后咨询
例如咨询量集中在物流、尺码、退换货的电商企业，让智能体处理标准问题并查询订单，复杂纠纷转人工。
B2B 官网线索承接
例如做工业品或软件服务的企业，官网访客常在夜间咨询，智能体先完成需求识别和留资，第二天由销售跟进。
内部制度与 IT 支持
例如员工经常重复询问报销、请假、账号开通流程的企业，在企业微信里提供内部助手，并能直接创建 IT 工单。
单据信息抽取
例如需要从大量邮件询盘或纸质单据照片中录入信息的团队，由智能体抽取字段、人工核对后入库。
06技术选型
- DeepSeek
- 豆包大模型（火山方舟）
- 通义千问（阿里云百炼）
- Python FastAPI
- PostgreSQL + pgvector
- 企业微信 API
- Function Calling
07常见问题
为什么只用大陆的大模型？
面向大陆用户的业务，需要考虑数据出境、服务稳定性和备案合规。DeepSeek、豆包、通义千问等模型都提供了企业级接口，能力可以覆盖多数客服与办公场景。我们会通过统一网关接入，保留按任务切换模型的能力。
怎么避免 AI 乱说？
几种手段叠加：限定回答只能基于检索到的资料并要求引用来源；对价格、承诺类问题设置强制转人工；对输出做规则校验；上线前用测试集回归，上线后持续复盘。风险无法降到零，所以转人工和审计日志是必需的。
智能体能直接修改我们系统里的数据吗？
技术上可以，但我们建议从只读查询开始，写操作按风险分级：低风险操作可自动执行并留痕，高风险操作需要人工确认。每个工具的权限单独配置。
模型调用费用怎么控制？
简单任务用较小的模型，复杂推理才用大模型；对重复问题做缓存；为每个渠道和部门设置用量上限并记录流水。实际费用由模型厂商按用量收取，与项目开发费分开。
影响项目报价的因素有哪些？
接入渠道数量、需要对接的业务系统和工具数量、知识资料的整理工作量、权限模型复杂度、是否私有化部署，以及评测与上线后的维护周期。
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