SERVICE 04
研究智能体与分析决策
把AI从问答入口推进到复杂研究和决策流程：拆解问题、多轮补查、调用知识与数据、形成结果并由专业人员审核。
问题拆解与补查知识数据调用规则与方案分析人机协同
从“回答问题”到“完成任务”
行业智能体的价值不在于人格化对话，而在于围绕明确任务调用知识、规则、数据和系统。每一步都需要定义输入、权限、异常处理、审核点和输出格式。
对于高影响业务，系统坚持辅助决策定位，保留人工复核和责任边界，不把模型输出直接等同于专业结论。
典型智能体
政策规则助手
识别适用规则、比较条款、定位依据并提示冲突或缺失信息。
方案分析助手
根据约束条件形成候选路径、优缺点、风险和待补充资料。
监测评估助手
汇总多源数据、识别异常、解释变化并生成审核任务。
项目协同助手
连接资料、任务、进度、现场信息和交付物，支持多角色协同。
安全与治理
- 工具调用和数据访问遵循最小权限
- 关键步骤保留日志、证据和操作记录
- 高风险输出设置人工审核门槛
- 对异常、缺失信息和不确定性明确提示
受控智能任务的标准运行链路
身份、金额、有效期、正式效力、规则计算、结构化查询和业务写入原则上由确定性系统执行。模型负责意图理解、任务拆解、证据综合和不确定性说明。
目标和约束 → 子任务与工具计划 → 知识/数据/规则调用 → 证据缺口判断 → 结构化结果 → 风险分级 → 必要人工审核 → 业务输出与追踪
交付与验收
- 任务定义、完成与停止条件、风险矩阵、审核点和结果状态契约。
- 工具Schema、白名单、权限、超时、重试、幂等、预算、审计和回退。
- 覆盖正常、缺失、冲突、越权、提示注入、工具失败和循环停止的评测集。
- 同时评价任务完成、证据、工具调用、人工接管、成本和真实业务效果。
REFERENCES · 参考来源
定义与治理依据
参考来源用于解释公开技术概念和治理原则；GCPI的具体产品边界、交付范围与项目事实仍以本网站明确口径及客户项目文件为准。
- Building effective agentsAnthropic · 2024 ↗
区分预定义工作流与由模型动态决定过程、工具使用的Agent。
- A practical guide to building agentsOpenAI · 2025 ↗
Agent场景判断、编排、工具与护栏的工程参考。
- Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)NIST · 2023 ↗
AI系统全生命周期可信与风险管理的公开框架。