ViLA[30] 同样引入了 GPT-4V, 通过将视觉信 息直接融入推理和规划过程中来生成一系列可执行 步骤. 此外, ViLA 能够自然地整合视觉反馈, 使得 机器人能够在动态环境中进行鲁棒的闭环规划: 机 器人执行第一步行动, 并观察结果, 执行行动后, ViLA 会将新的视觉观察作为反馈, 与之前的视觉观察和 已执行的行动步骤一起输入到 GPT-4V 中. GPT- 4V 将根据这些信息更新其对环境的理解 适应环境变化, 并有效地执行长期任务. MultiPLY[100] 构造了基于 LLaVA[101] 的多模态、 以对象为中心的具身大语言模型. 研究人员预先定 义了一系列的动作标记 (如选择对象、导航、观察、 触摸、敲击、拿起、放下、环顾四周) 和状态标记 (如 编码获得的对象点云、冲击声、触觉信息和温度信 息) 与环境互动, 其中动作标记指导具身代理在环 境中执行特定动作, 而状态标记则将代理的多模态 恢复到原始体素网格的维度, 并用于预测离散化的行动动作. 通过对场景进行三 维体素化, 并使用编码器进行场景、语言的特征提 取, PerAct 能够有效地对环境进行建模, 获取全局 感受野, 并在多任务设置中执行精确的 6-DoF (De- gree of freedom) 操控任务. 体素化提供了对场景的 强结构先验, 而 Perceiver Transformer 则允许模型 从少量演示中学习并泛化到新的环境和任务

........................................................................................45 5.4 自动化执行模块................................................................................................. 智能体的应用效果，并进行持续优化。 总之，商务 AI 智能体应用服务方案的设计与实施，不仅能够 帮助企业提升运营效率和决策质量，还能够为企业创造新的商业价 值和竞争优势。通过科学合理的设计和高效的执行，商务 AI 智能 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 技术，结合企业的业务逻辑和市场需求，构建的能够自主执行商务 任务、优化流程并辅助决策的智能化系统。 商务 AI 智能体的主要特征包括以下几个方面： 1. 自动化与智能化：商务 AI 智能体能够自动执行重复性、规则 化的商务任务，如订单处理、合同审核、客户信息更新等。同 时，它具备智能化的学习能力，能够根据历史数据和实时反馈 优化任务执行策略。例如，通过分析客户行为数据，智能体可 以自动调整推荐策略，提升客户转化率。

字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中， 人力依然是核心要素。事实上，最高效的自主智� 供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行 者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察 到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。 此外，通过将资深团队成员数十年积累的专 业知识和洞察进行系统化梳理与编码标准化，自 中断愈发频繁和严重的当下尤为重要。 自主化系统仍处于发展的初期阶段，大多数 企业也刚刚踏上这一征程。我们深入研究了领军 企业为获取初步成功所采取的有效行动，并总结 出以下几项关键举措。 这些策略并非必须按顺序执行，但对于那 些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其 中一项或多项的企业而言，初步成效已经显 现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 举措。 实现自主智能供应链 8 何为自主 智�供应链？

8.1 合同条款智能分析..............................................................................74 8.2 合同执行监控......................................................................................76 8.3 合同风险评估 接口以及分布式计算架构，实现了高度的可 扩展性与兼容性。这使得模型能够广泛应用于不同规模和复杂度的 工程造价项目中，为用户提供高效、准确的决策支持。 3. 工程造价的关键环节 在工程造价的实际操作中，关键环节的准确把握与有效执行是 确保项目成本控制与效益最大化的核心。首先，项目的投资估算阶 段是工程造价的基础，这一环节需要对项目的规模、技术标准、市 场行情等进行全面分析，确保估算的准确性和合理性。投资估算的 偏差会 及税金等。大模型可以通过自动化生成工程量清单，减少人为误差， 并结合市场价格动态调整预算，确保预算的实时性和准确性。此外， 施工图预算还需考虑施工组织设计、材料采购计划等因素，确保预 算的可执行性。 在招投标阶段，工程造价的核心在于工程量清单的编制与投标 报价的合理性。工程量清单需准确反映工程的全部内容，避免漏项 或重复计算。大模型可以通过智能识别技术，自动生成工程量清单， 并通过

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 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 弈环境中行动，追求长期累积奖励，多用于复杂测试。 分为三种模式。Embedding 模式中大模型可以填补一些信息缺失，完成少量子任务，例 如总结信息等等。用户最终会整合挑选 AI 提供的信息，并自主完成任务。Copilot 模式 则更加智能化，AI 可根据用户设定的流程去执行任务。例如让 AI 根据写一段稿件或者 根据需求编程，但其对 Prompt 的要求也更高。在 AI 完成流程后，用户需要对内容结果 进行调整并自主结束工作。Agent 智能体模式的 AI 参与度更高，但也不是完全由

合规问题发现率提高 28% | 具体到审计效率提升路径，DeepSeek 可构建端到端的智能辅 助系统：在计划阶段自动生成风险矩阵，基于被审计单位行业特征 （如制造业存货周转率异常阈值设定为±30%）；在执行阶段实现 凭证抽查的智能分层抽样，某试点项目证明可使抽样量减少 45%同 时保持 95%的置信水平；在报告阶段支持自动生成管理层建议书初 稿，包含可操作建议点数量平均提升 3 倍。该技术特别适用于年审 金额离散度、交易时间集中度、关联方交易频次等 12 类核心指 标。 分析层采用混合推理模式，其技术实现如下表所示： 组件 技术实现 性能指标 规则引擎 基于 Drools 框架实现 300+条审计规则，支持动态 加载 单规则执行时间 <50ms 机器学习模 型 XGBoost 异常检测模型（F1-score 0.92）+Transformer 合同分析模型（准确率 89%） 推理延迟 <200ms/万条数据 数值型字段范围校验（如凭证金额不得为负） 2. 时间序列连续性检查（如凭证日期不得跨期） 3. 关联数据逻辑 验证（如总账与明细账差额阈值控制） 对于结构化数据，采用 ETL 三层清洗架构： - 初级清洗：执行 语法修正，包括字符编码转换（统一为 UTF-8）、日期格式标准化 （YYYY-MM-DD ）、数值千分位符剔除 - 业务清洗：应用审计规则 库进行逻辑修正，例如通过 AP/AR 账期匹配修正异常往来款记录

本项目的核心目标是开发一款高度智能、灵活可扩展的 DeepSeek 智能体，旨在满足多场景下的智能化需求，提升业务处 理效率与用户体验。通过对先进深度学习算法与大数据分析技术的 深度整合，构建一个具备自主学习、动态优化与高效执行能力的智 能体框架。项目将重点解决以下几方面问题：首先，实现智能体在 多模态数据（包括文本、图像、音频等）下的精确感知与理解能 力；其次，优化智能体在不同业务场景中的决策逻辑，使其能够快 速 据，并确保数据的完整性和准确性。数据处理模块则对采集到的数 据进行清洗、转换和存储，以便后续分析和决策。智能决策模块通 过机器学习和人工智能算法，对处理后的数据进行深度分析，生成 决策建议或直接执行决策。用户交互模块提供友好的界面和接口， 使用户能够方便地与智能体进行交互，获取结果或反馈。 为了实现这些功能，我们需要进一步细化每个模块的具体需 求。例如，在数据采集模块中，必须支持多种数据格式（如 合的设计，并通过标准化的接口进行通信。此外，系统应具备良好 的日志记录和监控机制，以便及时发现和处理异常情况。在性能方 面，智能体需要能够处理大规模数据，并在保证精度的情况下实现 高效的决策和执行。 在具体实施过程中，我们可以采用如下技术栈：  数据采集：使用 Python 的 Requests 库或 Scrapy 框架，结合 Kafka 或 RabbitMQ 进行消息队列管理。 

专用硬件加速单元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 务，云实例基于新一代处理器的向量指令集、矩阵加速指令集等，能够直接支持相关AI算子 执行，简化系统架构，提升响应性能与可靠性，持续改善搜推广、语音/视频处理以及中小模 型的推理体验。 云原生方案形成整体保障：除了算力层面的降本措施，云服务商还通过持续增强弹性伸缩、 Serverl 多，格式和标准不统一，进一步导致管理和存储成本的上升。在海量AI数据预处理过程中， 非结构化数据清洗、数据标注等工作的效率往往不高，也严重影响了AI应用目标的达成。 协同计算挑战：规模化的AI训练和推理任务，往往采用分布式架构执行，参数同步时的通信 需求巨大，传统云网络在高并发实时通信场景下难以满足 PB 级数据传输的低延迟需求。同 时，很多AI任务混合使用CPU、GPU、TPU等算力，但一些云平台对大量的异构算力缺乏统 特征，从不同类 型数据库的性能需求看，MySQL 高并发场景依赖多核与高主频平衡；Redis 对单核性能（CPU 主 频）、内存带宽、时延都要求极高；PostgreSQL 的复杂查询依赖多核并行执行与高缓存命中率， ClickHouse 分析型数据库则更加需要向量计算加速。 优化与性能提升：ECS g�i 针对关系型数据库、Redis、向量数据库以及压缩 / 解压缩等数据处 理与分析场景

异地多副本存储，定期进行恢复演练，验证备份的有效性和可用 性。 最后，安全培训和意识提升也是不可忽视的一环。所有涉及系 统操作的人员应定期参加安全培训，了解最新的安全威胁和防护措 施，确保在日常工作中能够严格执行安全策略。 以下是安全需求的关键点总结：  数据加密：传输和存储数据均需加密，采用 SSL/TLS 和 AES- 256 标准。  访问控制：多层次身份验证和最小权限原则，实时监控和审 网关，API 网关作 为前端与后端系统之间的桥梁，负责请求的接收、验证和路由。 接下来，API 网关将处理后的请求转发至 Deepseek 模型的微 服务模块。该模块是系统的核心处理单元，负责执行自然语言处理 （NLP）、预测分析、风险评估等复杂的任务。Deepseek 模型在 处理请求时，会与银行的核心数据库进行交互，以获取必要的业务 数据，如账户信息、交易历史、客户资料等。为确保数据的安全 监控异常操作， 防止未经授权的访问和数据泄露。日志数据同样需进行加密存储， 并定期备份，确保其完整性和可用性。 在加密策略的实施过程中，还需要对相关人员进行专业培训， 确保他们能够正确理解和执行加密操作。同时，建立应急响应机 制，一旦发生加密失效或数据泄露事件，能够迅速采取措施，将损 失降到最低。 最后，为了确保整个加密系统的可靠性和有效性，定期邀请第 三方安全机构进行安全评估和渗透测试，及时发现并修复潜在的安

多轮改写 文旅 虚拟 导游 政务 一网 通办 ② 自定义插 件 应用 场景 三方大模型 插件 工作流模式 “ 智能生产线 ” 使用指定的工作流来响应用户所 有对话。如果你对应用的执行流程， 有更加个性化的需求，可以通过工 作流，来拖拉拽各种原子能力，编 排你想要的流程。 标准模式 “RAG ：最强知识外挂 ” 平台内置最佳实践流程，只需导 入文档 / 高准确的综合检索能力 上线基于 LLM 的 embedding 模型，多文档信息召回率从 85% 提升到 92% ；混合检索 +Text2SQL 能力，提升超大表格单表 检索及跨表检索准确率， SQL 执行准确率 80%+ Query “ 非智能且在售，并且一级分类是 天棚灯的产品包含哪些 ” 通过 SQL 检索表格信 息 腾讯云 RAG+DeepSeek ：充分考虑文、图两种模态的检索优化、能力打 IT 报修、预订会议室 ... 满意度分析 适合处理过程复杂且分支较多、对结果准确性要求高的业务场景 员工服务 自动化服务 智能客服 提供 10+ 画布节点，编排复杂应用，复杂 流程的执行准确率和对话完成率效果领先。 通过可视化拖拉拽的方式编排不同的原 子 能力，零代码 / 低代码构建业务流程。 其中参数提取节点，支持多参数同时提取、 基于对话历史进行多轮反问澄清等优势能