Tools MCP Server 业务API Agent Agent = Model + Prompt + MCP Tools 工具调用 存量业务接口快速转化 Agent侧MCP工具代理 MCP 是AI应用连接业务系统的桥梁，是AI最终是否业务提效的关键所在 MCP Registry：存量接口转化&MCP管理 1.【存量业务 API 接口转化】 【MCP Server增强】 • MCP Server描述、工具列表、工具 Schema等内容的动态修改和维护 Nacos MCP Router: 面向Agent的MCP智能路由 1.【Agent MCP代理】 • Local stdio MCP Server安装 • 远程 sse/streamable Mcp server 的工具 代理 • 替代在mcp.json文件中编辑 2.【MCP 【MCP Server筛选 】 • 处理任务时对任务其所需要工具列表进行 预筛选减少token消耗 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-mcp-router Part 4 Nacos 3.0 未来的规划 AI能力持续迭代 & 微服务生态持续探索 一个更易于构建 AI Agent 应用的AI智能体管理平台 1.【Agent运行时配置统一托管】

文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 模型 大模型工具链支持大模型研发至应用全栈技术 算力 计算集群（ H20/A10 等） 国产算力适配 高性能计算网络架构 API 及体验工具，大幅缩短业务 接入大模型能力周期 u 公有云自带容器底座 TKE u 私有化自带容器底座 TCS 腾讯云 TI 平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 AI 建模部署 大模型精调 u 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 GPU 算力 内置训练加速：全新升级 Angel 训练框架加速能力，性能提升 30% 精调数据配比训练： 内置 100+ 任务类型精调配比数据

2 外部数据来源.............................................................................21 2.1.3 数据采集工具及方法..................................................................23 2.2 数据清洗与预处理.............. 3.1 标注标准制定.............................................................................37 2.3.2 标注工具选择.............................................................................38 2.3.3 标注质量控制.... 续的模型训练提供高质量的数据基础。数据清洗的关键指标包括： - 数据准确率提升至 99% 以上 - 缺失值处理率达到 98% - 重复数据 删除率不低于 95%。 其次，构建知识图谱与实体关系网络。通过自动化工具和人工 校验相结合的方式，从清洗后的数据中提取实体及其关系，形成结 构化的知识图谱。知识图谱的构建将支持多维度查询和推理，为 AI 模型提供丰富的上下文信息。知识图谱的关键性能指标包括： -

推理过程和答案不一致 Yann LeCun 的批判观点： 对纯粹扩大规模方法的根本质疑 Mehrdad Farajtabar ： "LLM 本质上是统计模式匹配工具，而非真正的 推 理系统 " 、 " 下一个词预测框架不足以产生真正的理解 " Yann LeCun ： 自回归大型语言模型没有前途 完成，其余步骤均需要用户 自行手动操作 有没有更加智能或者自动化 的工具来协助我们完成这些 手动操作呢？ • 如果你只有一个大模型，使用它回复邮件的过程大致如下： 用大模型写邮件 大语言模型（ LLM ） 可以接受输入 ， 可以分析 & 推理、 规划任务、 输 出文字 \ 代码 \ 媒体。 然而 ， 其无法像人类一样 ， 拥有运用各种 工具与物 理世界互动 ， 以及拥有人类的记忆能力。 智能体 智能体 (AI Agent) • LLM ：接受输入、思考、规划任务、输出 • 人类： LLM （接受输入、思考、规划任务、输出） + 记忆 + 工具 Reflection Self-critics Chain of thoughts Subgoal decomposition Calendar() Calculator() CodeInterpreter() Search()

相关法律法规..................................................................................150 15.4 项目开发工具清单..........................................................................152 1. 项目概述 DeepSeek 模块化设计：将 智能体功能拆分为独立的模块，支持按需组合，降低开发复杂性。 2. 跨领域适配：提供通用接口和标准协议，确保智能体能够无缝集 成到不同业务场景中。 3. 高效开发工具：内置自动化测试和部署 工具，缩短开发周期，提升开发效率。 4. 持续优化支持：通过数 据驱动的方式，实时监控智能体性能并提供优化建议，降低维护成 本。 通过这一方案，企业能够显著降低智能体开发的技术门槛，缩 卷调查、 深度访谈、焦点小组讨论等。问卷调查适用于收集大量用户的反 馈，深度访谈则有助于深入了解个别用户的详细需求和痛点。根据 项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表

程，减少噪声和异常值对模型训练的影响。  模型训练的优化：采用自动化工具和算法，优化模型训练参数 和过程，提高训练速度和准确性。  效果评估的系统化：建立多维度、多层次的评估体系，全面衡 量模型的性能和适用性。 此外，本项目的实施还将促进人工智能技术在更广泛领域的应 用和推广，通过提供可靠的训练和评估工具，支持企业和社会各界 在人工智能领域的创新和实践。项目的成功实施将直接推动相关技 通过优化数据处理流程和引入自动化工 具，大幅缩短数据清洗、标注和处理的时间，确保训练数据的 高质量和高可用性。 2. 实现精准模型考评: 设计多维度的考评指标体系，包括准确 性、召回率、F1 值等，结合可视化工具，全面评估模型性 能，确保考评结果的科学性和客观性。 3. 支持多场景应用: 构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 降低系统运维成本，同时提升系统的可靠性和可维护性。 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 和实时更新。 - 模型训练模块: 提供多种训练算法和参数优化功能，支持分布式训 练，提升训练效率。 - 考评分析模块: 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮

139 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，人工智能（AI）技术的应用正 逐渐成为企业提升效率、优化决策和增强竞争力的关键策略之一。 商务 AI 智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具，不 仅能够自动化处理复杂的业务流程，还能通过深度学习和大数据分 析提供精准的商业洞察。因此，设计一套切实可行的商务 AI 智能 体应用服务方案，对于企业在数字化转型中保持领先地位显得尤为 重要。 企业的实际需求和资源条件。以下是一些关键的设计原则和实施步 骤：  需求分析：明确企业在业务流程中的痛点和需求，确定 AI 智 能体的应用场景和目标。  技术选型：选择适合企业需求的 AI 技术和工具，如深度学习 框架、自然语言处理引擎等。  数据准备：收集和整理企业历史数据，确保数据的质量和完 整性，为 AI 智能体的训练和优化提供基础。  系统集成：将 AI 智能体集成到企业现有的 IT 体将成为企业数字化转型的重要推动力量。 1.1 背景与意义 随着全球化进程的加速和数字经济的迅猛发展，企业在日常运 营中面临着越来越多的挑战，包括市场竞争加剧、客户需求多样 化、业务流程复杂化等。传统的管理模式和工具已经难以应对这些 挑战，亟需通过技术手段提升效率和竞争力。人工智能（AI）技术 的快速发展为企业提供了新的解决方案，尤其是在商务场景中，AI 智能体的应用能够显著优化业务流程、提升决策精准度并降低成

新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。  赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI Agent 目前的应用大多都在概念层面， 但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与 AI 研究等因素，应用 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 有望完成从概念到实际应用的蜕变。 用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提示词）。 AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具资源和监督结 果。OpenAI 定义的智能体具有长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务 的能力，能提高工作效率和用户体验。另外，智能体也分为单智能体和多智能体。单智 能体通过试错学习在单一环境中行动，追求最大奖励，多用于简易任务。多智能体在博

的智能化水平，具体体现在以下几个方面： 1. 通过自然语言处理 技术，实现智能客服的高效响应和精准解答； 2. 利用深度学习能 力，提升风险预测的准确性和实时性； 3. 结合自动化工具，优化 业务流程，降低运营成本。 未来，随着大模型技术的不断成熟，其在银行系统中的应用前 景将更加广阔。本项目不仅着眼于当前的业务需求，还将为银行构 建一个可扩展、可持续发展的智能化平台，助力其在激烈的市场竞 PyTorch）加速模型训练，并通过模型压 缩技术（如量化、剪枝）优化推理性能。模型层支持在线学习和定 期更新，以适应银行业务的动态变化。为确保模型的安全性与合规 性，引入模型解释性和可审计性工具，例如 LIME 或 SHAP，便于 监管机构审查。 服务层提供模型服务的接口与管理功能，采用微服务架构实现 模块化部署。通过统一的 API 网关对外提供服务，支持 RESTful 和 gRPC 5. 安全与合规模块：由于银行系统对安全性要求极高，该模块专 门负责系统的安全防护和合规性检查。包括但不限于数据加 密、访问控制、日志审计以及与外部监管系统的对接。该模块 还内置了自动化合规检查工具，能够实时监控系统的运行状 态，确保其符合金融监管机构的相关规定。 6. 监控与报警模块：该模块提供了全方位的系统监控和报警功 能，涵盖了从硬件资源使用情况到模型性能指标的监控。通过 可视化

1 数据采集方法.............................................................................18 2.1.2 建模软件与工具.........................................................................20 2.2 人工智能算法应用.......... 数据采集与模型构建 o 收集铁路沿线的地理信息、交通流量、环境监测等相关 数据。 o 建立三维 AI 大模型，通过持续学习优化模型性能。  平台开发与数据分析 o 开发集成平台，提供实时数据可视化与分析工具。 o 实施数据挖掘与智能分析，形成多维度的决策支撑。  应用场景与反馈机制 o 明确具体应用场景，如安全监测、资源调度、旅客服务 等。 o 建立用户反馈机制，定期评估模型效果，进行迭代优 点云降噪、影像拼接和校正等，以提升数据质量与可用性，最终为 构建精确的三维模型提供坚实的数据基础。 2.1.2 建模软件与工具 在铁路沿线实景三维建模的实施过程中，选择适合的建模软件 与工具至关重要。合适的软件不仅可以提高建模效率，还能确保模 型的精度和细节表现，满足后续分析和应用的需求。 目前市场上有多款专用于三维建模的软件工具，主要包括以下 几类： 1. 激光扫描软件：如 Cyclone、ReCap 等，广泛应用于将激光