ENTERPRISE AGENT
智能体搭建：把经验变成可复用的知识
不是让 AI 自由发挥，而是把散落在个人电脑、聊天群和旧表格里的业务知识整理清楚，再交给它准确复述。
答案可追溯 · 不编造
ARCHITECTURE
三层结构，边界清晰
01 知识源层
结构化知识条目
型号、工况、参数、边界条件、来源、版本、责任人；不确定项先由工程复核。
02 检索与生成层
带引用的受控应答
检索增强生成，答案附来源链接；置信度不足时转人工，不做推测性回答。
03 接入层
多端复用
官网问答组件、企业微信 / 钉钉机器人、API；与官网 FAQ、销售手册共用一份知识。
SAFETY
三条设计边界
这三条决定了智能体能不能真正用于业务场景。
- 不编造：无检索结果时不生成答案，直接转人工；
- 可追溯：每条回答标注引用的知识条目与更新时间；
- 可回滚：知识条目带版本，发现错误可定位并撤回。
典型收益
- 重复咨询由人工转为自助，首次响应从小时级降到秒级
- 不同客服与销售的回答口径统一
- 知识资产沉淀，不随人员流动丢失
- 同一份知识复用到官网内容，兼顾 GEO 引用
具体效果取决于资料完整度与场景选择。
PROCESS
落地步骤
-
01
场景选择
从高频、答案明确的问题切入，定义成功指标。
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02
知识清洗
整理存量资料，统一字段、版本与来源标注。
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03
原型与灰度
先在官网或内部小范围上线，收集真实问题。
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04
回归测试
用问题集检验准确率与转人工比例，修正知识缺口。
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05
扩展接入
按效果逐步扩展到更多渠道与业务环节。
FAQ
智能体搭建常见问题
我们把「不确定就转人工」作为硬约束：答案必须基于已审核的知识条目并附带来源；检索不到或置信度不足时，直接给出人工联系方式，不做自由发挥。同时用真实问题集做月度回归测试。
不需要。采用知识库 + 轻量接入的方式，先以官网问答组件或企业微信/钉钉机器人落地，通过 API 与现有系统对接，逐步扩展。
可以，但第一阶段会先做知识清洗：统一字段、标注来源与版本、剔除过期资料、由工程复核不确定项。这一步的质量决定后续效果。
两者共用同一份结构化知识。整理好的知识库既供智能体检索，也用于生成官网可被引用的问答与指南内容，一次投入两处受益。
先把最常问的 20 个问题整理出来
这既是智能体的起点，也是 GEO 内容工程的起点。我们可以帮你一起梳理。