一部分。 Agent ，能自主执行链式调用， 以及访问外部工具。 Multi-Agent ，多个 Agent 共享 一 部分记忆，自主分工相互协作。 Agent System 五层基石理 论 Environment Memory & Decision Making Agent Action n LLM-powered Agents

可以有的（Could have ” “ ） 和 不会有的（Won’t have ” ） 四类。这种方法有助于确保开发团队能够集中资源在最重 要的功能上，同时为后续迭代留出空间。 首先，必须有的需求是项目成功的基石，包括核心功能和基本 性能要求。例如，智能体的实时数据处理能力、安全性保障以及与 现有系统的无缝集成等。这些需求如果在初始阶段无法实现，将直 接影响产品的发布和使用。 其次，应该有的需求虽然不直接影响产品的发布，但对用户体 、数据处理、智能决 策和响应执行；辅助功能则涵盖用户管理、日志记录、权限控制 等。每个功能模块的开发应遵循模块化设计原则，确保高内聚、低 耦合，以便于后续的维护和扩展。 数据采集模块是系统的基石，负责从多种数据源（如传感器、 数据库、API 等）获取信息。开发时需考虑数据源的多样性，实现 统一的接口适配器，支持实时和批量数据采集，确保数据的完整性 和时效性。数据处理模块则负责对采集到的数据进行清洗、转换和

成，包括基 础大模型、RAG、Fine-tune。这一架构的设计初衷是为了满足信美对于数据处理和知识应 用的高标准要求，确保系统能够在不断变化的业务环境中保持领先。 首先，基础大模型作为平台的基石，扮演着至关重要的角色。信美接入了多家目前市 场主流的通用大模型，具体实践来看，多个模型的组合可以实现更好的能力。具体选择会 根据模型的基础能力表现、业务场景特点以及最终的调优效果选择。 在基 ��� ��� 信美大模型保险垂直应用历经“内部知识库”1.0阶段－“数字分身”2.0阶段－“智能代 理”3.0阶段。 （1）CT1.0阶段：1.0阶段是内部知识库，这是所有后续大模型工作的基石，信美攻克了 知识流通与信息安全的矛盾点，解决了非结构化数据难以有效管理的问题，使得大模型应 用采集优质数据有了完整的流程和系统。 （2）CT2.0阶段：2.0阶段是数字分身，是从智能工具转为数字分身的阶段，主要解决隐

著成效，为其他企业提供了宝贵的经验和参考。 15.3 教训与启示 在商务 AI 智能体应用的实践中，我们总结出了几点关键的教 训与启示，这些经验对于未来项目的成功实施至关重要。首先，明 确的需求定义是项目成功的基石。在多个案例中，我们发现，缺乏 清晰定义的需求往往导致项目目标模糊，进而影响了 AI 智能体的 实际表现和用户满意度。因此，必须在一开始就与所有关键利益相 关者进行深入沟通，确保需求的准确性和全面性。

数据处理效率：应用分布式计算和并行处理技术。  模型的可解释性：使用可解释的机器学习模型和可视化工具。 6.1.1 数据质量与可用性 在金融服务行业中，数据质量和可用性是确保分析结果准确性 和业务决策有效性的基石。金融机构通常面临来自多渠道的数据， 包括客户交易记录、市场数据、用户行为信息等。这些数据的质量 如果得不到保证，会导致模型预测偏差，甚至可能引发合规风险。 首先，数据质量问题主要体现在数据的不完整性、不一致性及

的行动计划并明确责任人，确保每项改进措施有专人跟进，并控制 其实施进度。 值得强调的是，定期评估的结果还应转化为具体的行动方案， 并落实到下一步的开发迭代和优化流程中。评估机制不仅是反思过 去的工具，更是引导未来发展的基石。通过这些定期的评估，平台 可以有效识别出潜在问题并及时进行调整，实现持续的自我优化和 提升。 8.2.2 持续改进流程 在人工智能行业大模型 SaaS 平台的持续改进流程中，建立一 个高