Email:yhy15080@haitong.com AI Agent（智能体）：从技术概念到场景落 地 投资要点：  思维链铸就智能体，多体交互拓展应用：早在上世纪 50 年代，阿兰图灵把“高度 智能有机体”扩展到了人工智能。如今随着大模型的快速发展，这个概念又被重 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 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 层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可以分为六类，根据他们被设计出的 特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智能体给予应用层面上更多研 有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 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

Nacos3.0架构 安全零信任&AI Registry Nacos PMC 2025/07/10 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 柳 遵 飞 （ 翼 严 ） CONTENT 目录 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 01 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任实践 02 Nacos Nacos 3.0 AI Registry MCP Registry & MCP Router 03 Nacos 3.0 未来规划演进 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 0 AI Registry 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 构建AI Agent应用的通用范式 Model Provider User Ask Response Prompt Model 规划 MCP Tools MCP Server 业务API Agent Agent = Model + Prompt

项目编号： 基于 AI 大模型 Agent 智能体商务应用服 务 设 计 方 案 目录 1. 引言.....................................................................................................................................5 1.1 背景与意义

项目编号： 审计领域接入 DeepSeek AI 大模型构建 Agent 智能体提效 设 计 方 案 目 录 1. 引言................................................................................................................................

1. 自动化思维链 (CoT) 的实现是新一代大模型的精髓之一 2. 经过精心设计的少量高质量样本即可实现适用于某个专业领 域 的高性能低成本推理模型 小结二： 智能体 (AI Agent) 是什么？ • 大模型除了可以和我聊天、 回答问题 ， 到底还能干什么？ 灵魂发问 灵魂发问 • ChatGPT 的回 答 ① 用户打开邮箱，手动拷贝邮件内容 ② 用户将邮件内容拷贝到大模型运行 ， 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 (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 以上一个输出为下一个输入的 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

腾讯云大模型应用开发平台“知识引擎” —— 免部署，分钟级搭建应用 腾讯云大模型知识引擎：基于大模型的应用开发平台 聚焦严谨场景，打造大语言模型应用开发平台 , 提供 LLM+RAG 、工作流、 Agent 多种应用开发方式，来助力企业及开发者，加速大模型应用 落 地。 混元大模型 turbo large standard standard-256k 腾讯内部产品合作 数智人 企点客服 腾讯学堂 乐享 应用 原子 能力 大 模型 文档解析 - 拆分 - 入库 - 检 索 向量化（ embedding ） ③Agent 模式 调用插件 / 复杂工作流 响 应用户对话 ② 工作流模 式 指定工作流响应 用户对话 文档拆分 重排序 （ rerank) ① 官方插件 文档解析 / 混元文生 图 .. 于 企业知识服务、产品咨询等严 肃 问答场景。 Agent 模式 “AI 指挥官 ” Agent 模式由大模型进行任务 自 主规划和工具调用（ function- call ），可实现高效应用搭建。 适用于有灵活回复或快速搭建 需 求的服务问答场景。 要稳定选标准模式，要定制选工作流，要尝鲜选 Agent ！ 腾讯云大模型知识引擎：三大应用模式，满足客户多样需求

大模型应用趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 135 6.1.1 应用模式：由Chatbot向AI Agent演进· · · · · · · · · · · · · 135 5.2 大模型优秀应用案例 ‒ 国际篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 127 Serving System）：一种大模型推理加 速工具，通过优化内存管理、连续批处理、CUDA核心优化和分布式推理支持等技术手段， 显著提高大型语言模型的推理速度和效率。 以智能体（AI Agent）方式将大模型能力嵌入现有业务流程，可以进一步提升业务效能。 智能体可以看作是大模型能力的接口或代理，它可以与企业的业务系统无缝对接，实现自 动化的决策支持、数据分析、内容生成等功能，从而提高业务流程的智能化水平。智能体的 水平。智能体的 设计和实现通常依赖于以下多个关键组件和技术的集成，以实现其智能化和自主化的 特性： 3.1.2.5 智能体 �� 大模型（Large Models）：大模型作为AI Agent的核心驱动力，这些模型通过在大规模 数据集上进行训练，能够学习到丰富的知识和表示能力，为智能体提供强大的感知、理解 和推理能力。大模型能够处理复杂的输入数据（如图像、文本、语音等），并生成相应的输出

6710 亿参数，激活量 370 亿）。该模型大幅降低部署成本， 支持在消费级显卡（如英伟达 RTX 4090 ）上 本地运行，满足快速响应及数据安全需求。同时， QwQ-32B 集成智能体（ Agent ）能力，可调用工具并基于 环境反馈调 整推理逻辑，为定制化 AI 方案提供基础。 图表： QwQ-32B 模型表现 资料来源：阿里，中泰证券研究所 8 性能：开源 QwQ-32B 性能比肩满血 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 AI 对高价值人力的赋能， 具体场景可能包括办公 Agent 、营销、 Coding 等； 随着 AI 分析能力进一步提升，将能够为决策层直接赋能，提升决策效率和精确度。 图表：金融行业 AI 应用的三个层次 金融行业人工智能的三层价值创造 资料来源：中泰证券研究所

持续高效运行。 通过上述方案的实施，DeepSeek 智能体将成为企业数字化转 型的有力助手，助力企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的快速发展，智能体（Agent）在各个领域 的应用日益广泛。从工业自动化到智能家居，从金融服务到医疗健 康，智能体凭借其自主决策、学习和适应能力，正在改变传统行业 的运作模式。然而，智能体的开发与部署仍面临诸多挑战，如复杂 在关系型数据库的设计中，采用 E-R 模型进行数据建模。核心 实体包括用户（User）、智能体（Agent）、任务（Task）和日志 （Log）。用户表（User Table）存储用户的基本信息，包括用户 ID（UserID）、用户名（Username）、邮箱（Email）和注册时 间（RegisterTime）等字段。智能体表（Agent Table）记录智能 体的配置和行为，包含智能体 ID（AgentID）、创建者 15.1 术语表 在开发 DeepSeek 智能体的过程中，涉及的术语涵盖了从基础 概念到高级技术的多个方面。以下是一些关键术语的解释，以帮助 开发者更好地理解和使用相关技术：  智能体（Agent）：指能够感知环境并采取行动以实现特定 目标的计算实体。智能体可以是简单的规则系统，也可以是复 杂的基于机器学习的模型。  环境（Environment）：智能体所处的世界或情境，智能体