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本页面重点介绍AI智能体的基础知识，帮助读者建立系统化的AI落地思维，即以AI智能体为抓手，将AI能力与业务需求相结合。
推荐阅读：有一定软件背景的技术人员，如开发人员、方案架构师和数字化管理团队等。
AI智能体（AI Agent）是一种软件，指能够接入AI，实现感知环境、进行自主决策并执行任务的系统。与AI大模型不同，AI智能体具备一定程度的自治性，能够根据输入的信息进行推理、学习，并持续优化自身的行为。一定程度上讲，人们能够使用上的AI，不论是独立的腾讯元宝APP，还是ChatGPT的对话网站，抑或嵌入CRM系统的自动数据分析功能，都是各种类型的AI智能体。
按照行业主流观点，一个典型的AI智能体通常具备以下四个核心特性：
感知：通过自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术获取环境信息
决策：结合业务逻辑、大模型或知识库进行推理与规划
执行：与外部系统交互，如调用API、触发自动化流程或生成文本内容
自学习：通过用户反馈、强化学习等方式优化自身能力。该能力以知识增强系统或模型微调的形式提供，门槛较高
在企业数字化转型背景下，AI智能体的价值不仅在于提升效率，还在于构建更加智能的业务流程，使企业能够更灵活地应对变化。
站在最终用户的角度，AI智能体可以分为感知、决策和执行三层，由一套引擎驱动其运转，如图1所示。
（图1 AI智能体的组成要件）
三层的职责如下：
感知层：负责接收需要智能体处理的任务。任务通常有三种来源，人类通过语音、视频或键盘直接输入的信息、来自其他软件或智能体的调用参数以及通过物联网、RPA等技术手段读取的数据。
决策层：基于预设的规则或描述，指导AI根据感知到的信息，判断其意图，并完成对应的分析与决策。OpenAI等厂商定义的狭义Agent指的就是决策模块。
执行层：将决策转换为软件动作，直接或间接展现给人类，完成任务，形成闭环。
从技术实现的角度上看，智能体在本质上是一个应用软件，该软件通过特定的接口与AI大模型对接，最终形成一个完整的AI智能体软件。如果将智能体比作一个人，AI大模型相当于人的大脑，负责分析决策；应用软件部分则是人的躯干和手脚，保障大脑运行的基础上，获取信息，并完成工作。
一定程度上讲，AI大模型决定了智能体能力的深度，而软件部分则决定了智能体能力的广度。
AI智能体并不是一个固定形态的技术实体，而是可以根据感知、决策与执行三层的特点灵活演化形成的“组合体”。
输入维度定义了智能体如何与环境或用户进行信息交互，是AI的"感官系统"。这一维度的差异，决定了智能体获取原始数据的渠道和方式，直接影响后续决策的质量和效率。不同的输入方式对应着不同的技术实现方案和架构设计考量，从完全结构化的表单输入到非结构化的自然语言对话，再到被动式的环境监控，每种方式都在特定场景下展现出独特优势。
对话式智能体通过自然语言与用户进行多轮交流，能够理解模糊表达并追问澄清需求。这种交互方式最接近人类沟通习惯，适合需要多轮次、渐进式、有引导的输入信息的场景。典型的对话交互型智能体：
智能客服系统：处理非标准化的客户咨询，通过上下文理解减少转人工率。
知识问答助手：通过问答为用户提供信息，引导用户深入学习。示例：葡萄城市场：问答助手
数据分析助手：业务人员用自然语言查询数据，需将模糊需求转化为精确查询。
表单式智能体引导用户通过结构化界面输入信息，在固定框架下实现高效数据采集。相比对话式更注重输入效率和准确性。典型的表单交互型智能体：
自动化报销系统：识别发票图片并自动填充表单字段。特点在于将非结构化数据转为结构化输入。
智能调查问卷：除了要减少用户输入之外，还需要根据已回答的内容，动态调整后续问题。
HR简历筛选：处理格式各异的原始文本，自动提取简历关键字段。示例：葡萄城市场：AI筛简历
监控式智能体主动采集环境数据而不需要显式用户指令，具备持续感知和自主触发能力。典型的监控型智能体：
IT运维监控：实时分析服务器指标预测故障，需要7×24小时自动数据采集。
生产线质检：通过视觉检测产品缺陷，如不间断扫描流水线图像，识别出有缺陷的产品。
决策维度反映了智能体处理不确定性的核心能力，是AI的"大脑"。在真实企业场景中，大量问题无法用简单规则解决，这正是AI技术的价值所在。该维度区分了智能体在面对非预设规则问题时的三种典型思考模式：发现隐藏规律、处理模糊信息以及实时动态调整。每种决策类型都需要特定的算法支持和架构设计，选择正确的路线可以事半功倍。
这类智能体擅长从海量数据中识别人类难以定义的隐藏规律和异常模式，解决"不知道要制定什么规则"的问题。
人脸识别：检测人脸并提炼出特征，通过对人脸库中的特征数据进行比对，完成识别工作。
设备预测维护：从振动数据中发现故障前兆，归类于此因其识别的是尚未被工程师定义的异常特征。
零售陈列优化：通过摄像头发现热销商品的摆放规律，特点在于找出非直观的关联因素。
模式发现型通常倾向于采用判别式AI。
语义推理型智能体处理存在多种解释可能性的场景，特别是自然语言处理（NLP），通过概率化判断替代非黑即白的规则。
报告生成：基于给定的信息提炼成满足特定格式要求的文章。
法律合同审查：识别潜在风险条款，权衡条款的多重解释可能性后给出神差结论。
询盘导购：分析客户需求，从规格和介绍中匹配适合的产品型号。示例：葡萄城市场：AI询盘导购
语义推理型通常倾向于采用生成式AI。
动态优化型智能体在持续变化的环境中实时调整策略，解决"规则跟不上变化"的问题。
网约车定价：根据实时供需调整价格，特点是每秒钟都在重新计算最优策略。
仓储机器人调度：优化拣货路径，特点是要适应不断变化的库存位置和订单优先级。
动态优化型通常倾向于采用判别式AI，但也有一些领域开始引入生成式AI进行优化和改良。
执行维度明确了智能体决策结果的输出形式，是AI的"手足"。这一维度决定了AI能力如何最终转化为业务价值，是技术方案与用户体验的关键衔接点。从完全自主的执行到谨慎保守的建议，不同的输出形式对应着不同的风险控制策略和系统可靠性要求。
推荐型智能体提供决策建议但不自动执行，保留最终的人类判断权。
销售机会预测：列出高潜力客户，特点是给出推荐理由支持人工决策。
IT故障修复建议：提供可能的解决方案，需要运维人员确认后实施。
执行型智能体在授权范围内自动完成操作，实现端到端的流程自动化。
邮件自动分类：基于内容将收件箱邮件归档到对应文件夹，完全自主运行无需确认。
基础设施扩缩容：根据负载自动调整云资源，特点是实时响应无需人工干预。
混合型智能体结合推荐与执行能力，在关键节点设置人工确认环节。
智能工单分配：推荐处理人并自动派发但允许修改，需保留人工override机制。
自动化测试修复：发现bug后推荐修复方案并自动提交补丁，操作虽然能自动完成但保留回滚选项。
智能采购审批：自动通过小额订单但标记异常交易，特点是根据金额阈值动态调整自动化程度。
接下来我们将列举部分常见的AI智能体，并对其分类进行解析。
应用场景 | 感知层 | 决策层 | 执行层 |
|---|---|---|---|
内容生成类 | 表单式：接收写作要求与相关资料 | 语义理解型：理解模糊创作意图 动态适应型：自主优化内容风格 | 推荐型：自动生成初稿，经人工确认后采用 |
人才评估类 | 表单式：手工导入简历 监控式：从招聘网站自动抓取 | 语义理解型：识别关键信息，发现隐性能力关联 | 推荐型：输出匹配度报告 |
医疗决策类 | 对话式：直接服务患者，接收症状描述 表单式：服务医生，接收患者病历、检验、影像和病理等报告 监控式：直接服务患者，监听生命体征等检测设备的读数 | 语义理解型：解析模糊症状描述 关联挖掘型：发现诊断与素材数据的关联关系 | 推荐型：提供诊断或处方建议 |
工业运维类 | 监控式：读取设备传感器数据流 表单式：人工故障报告 | 关联挖掘型：早期异常模式识别 动态适应型：动态调整预警阈值 | 混合型：自动触发停机保护，推荐检修方案 |
知识服务类 | 对话式：自然语言查询 | 语义理解型：多义词消歧、跨文档知识召回与关联 | 推荐型：返回最佳匹配片段 |
商业交互类 | 对话式：客户自然语言需求 | 语义理解型：提炼客户需求，匹配产品与服务 动态适应型：实时库存/促销因素考量，对话策略优化 | 混合型：输出产品推荐建议，自动弹出留资表单实现转化 |
智能问数类 | 对话式：自然语言查询 | 语义理解型：理解模糊业务术语，动态关联数据源与可视化呈现 | 推荐型：自动生成可视化图表和分析结论 |
值得注意的是，三维度分类与应用场景的对应关系也会受业务需求的影响而发生适应性变化，如葡萄城的AI搜索服务，定位于知识服务型，但考虑到兼容客户既有习惯，依然采用了表单式的感知层，而非常见的对话式。如图2所示。这种针对业务场景进行深度分析，有针对性的进行三层次组合的方式，已经成为AI高质量落地的最佳实践之一。
（图2 典型的交互型智能体：葡萄城AI搜索）
上文中我们了解到AI智能体的三个维度分类，通过排列组合就能满足绝大多数业务场景所需。那么我们该如何使用上述知识寻找适合自己的AI智能体呢？
实践经验表明，在AI落地的过程中，团队通常会面临三个核心难题：AI任务如何有效拆解、如何设计可用的AI交互界面、以及如何与现有软件系统协同工作。这些问题与企业核心业务系统高度类似，通用型的AI智能体就像成品软件一样，很难满足我们的需要，于是定制化AI智能体成为了大多数企业的选择。
定制化智能体帮助我们系统性地拆解并编排AI任务。大多数AI应用不是孤立存在的，它们往往需要一整套任务链条协同完成。例如，一个智能报销助手不仅需要识别发票，还要判断报销规则、提取关键信息、匹配审批流程、在财务系统中生成单据等。大模型本身并不具备执行这些子任务的能力，而定制化的AI智能体可以将任务拆解为多个步骤，合理调用模型、规则引擎、API接口等资源，实现从感知到执行的全流程闭环。这种 “任务驱动+能力调度” 的方式，让AI不仅能“看”和“说”，还能真正“做事”。
定制化智能体可提供更易用、更贴合业务场景的交互方式。一方面，它需要支持对话式体验，用户可以通过自然语言进行交流，这种模式非常适合习惯智能助手的年轻员工，延续toC的体验，提升了使用的直觉性。另一方面，AI智能体也需要能以“嵌入式”的形式融入现有软件界面，例如在CRM、ERP、OA系统中以侧边栏、按钮或弹窗的形式出现，实现“所见即所得”的操作体验。这种方式更贴近传统软件的交互习惯，对于中老年员工或非技术岗位的用户来说，能有助于降低认知负担和学习成本。让AI不再是“另一个系统”，而是悄无声息地出现在用户工作流中，成为现有工具的一部分。
定制化智能体的设计理念天然支持对现有系统能力的复用，而不是简单替代。众所周知，企业内部已有大量沉淀的数据、流程和服务，定制化的AI智能体能通过封装、调度、编排等手段，将这些“老系统”变成智能化的一部分，如图3所示。例如，在已有的合同管理系统中，智能体可以自动读取条款、提取风险点，并生成修改建议；在数据分析平台中，智能体可以根据用户提出的问题，自动组合图表、生成报告。这种源自定制化AI整体的能力，使企业可以在不大规模重构原有系统的前提下，将AI能力快速嵌入到关键业务场景中，实现“以我为主”的智能化升级。
总之，AI智能体不是单纯的模型封装或交互层，它的真正价值在于：用系统性的方式连接AI能力与业务流程，解决“谁来用AI、怎么用AI、用AI干什么”的问题。而这些价值只有企业实际需求高度贴合，才能得到充分发挥。
（图3 定制化智能体与企业现有系统的关系示意图）
尽管 AI 智能体的技术架构日趋成熟，但在实际落地过程中仍面临多方面挑战。这些挑战可归为技术层、数据层与业务层三个类别。技术层和数据层影响AI智能体的应用深度；业务层则主要影响AI智能体的应用广度。针对这些问题，低代码平台提供了一条降低门槛、提升协同与交付效率的可行路径。
AI技术尤其是生成式AI技术仍处在高速发展中，其技术能力和工程实践都存在较大的提升空间，叠加成了AI智能体落地的技术挑战。
模型准确性不稳定：当前主流大语言模型在自然语言生成方面表现卓越，但在具体场景中容易产生事实错误的“AI幻觉”。对于涉及业务流程、数据分析、合规判断等高风险任务，准确性问题成为智能体系统的首要风险
上下文理解能力不足：复杂任务往往依赖于对业务流程、用户角色、历史操作等上下文的深度理解。若上下文注入机制不完备（如函数调用时序错误、MCP不可用等，详细参考：AI智能体的技术架构），将导致模型输出偏离意图，影响插件任务执行的正确性。
可解释性与可控性缺乏：智能体行为的不确定性对 IT 管理带来挑战。运维人员和审计人员需要理解模型为什么输出某个答案、调用了哪个插件、用了哪些数据。缺乏可解释性的系统难以获得监管与管理层的信任。
数据是AI的“粮食”，AI的能力本质上是大数据的能力。考虑到大多数企业的数据治理现状，数据已经成为AI智能体落地的有一个重要挑战。
数据质量参差不齐：训练样本中的语料、知识图谱、实时调用数据（如企业的术语表等）的准确性，都会影响AI智能体判断。尤其在“知识增强生成”（RAG）模式中，索引错误或文档版本不一致可能引发严重信息偏差。
隐私与合规压力加剧：在政务、金融、制造等场景中，涉及大量敏感信息。如何在智能体架构中实施数据脱敏、访问控制、审计记录等机制，是系统设计的关键点。
知识更新机制不健全：业务规则与知识体系不断演进。若知识库、能力库、插件参数等更新滞后，智能体将持续基于过时信息做出决策，影响用户体验和业务正确性。
引入AI智能体必然会对现有的组织工作方式和协作方式带来变革，如何有效应对这些变革是技术之外，AI智能体落地的另一项重大挑战，甚至可能成为最主要的挑战。
需求对接成本高：AI 智能体所面对的任务往往涉及跨部门、跨系统流程，需求难以标准化，且业务人员不熟悉 AI 的能力边界，导致“想象力与现实落差”巨大，显著拉高了需求沟通的成本。
系统集成复杂：在传统 IT 系统中，新增能力通常意味着修改多个系统、开发接口、重写流程。引入AI 智能体也不例外。
组织适应性不足：AI 智能体带来的岗位变化、职责分工演变，会对组织结构与协作方式造成冲击。业务团队习惯于明确的系统功能，而智能体以“辅助者”身份介入，他们往往需要时间适应，这一点在员工平均年龄较大的传统行业中更为明显。
技术的问题需要更先进的技术来解决。
低代码平台通过可视化、组件化和配置驱动方式，能够显著缓解上述挑战，成为智能体落地的重要基础设施。具体考虑如下：
降低开发成本，加速交付周期：低代码平台具备拖拽式页面搭建、流程建模、集成向导等能力，配合预置的 AI 模型接入组件，除了能完成AI智能体编排外，还可以快速构建智能体的UI、插件适配器、上下文服务等元素，减少传统开发中繁琐的编码与调试环节
提高可维护性与透明度：作为可视化的开发和运维平台，低代码可以将AI智能体的插件调用链、上下文注入路径、知识库来源等内容以日志等结构化呈现，增强系统的可观测性与可解释性
连接业务专家与技术团队：低代码是培养业务数字化专家（具备软件工程相关知识，能够以需求方的身份深度参与到软件开发的业务侧骨干人员）的加速器，落实“业务主导”的AI智能体指导思想，让评价和使用智能体的人一起参与到构建和优化过程。部分场景下，业务数字化专家还能直接参与规则、流程的配置工作，从而实现更高效的协同，缩短智能体从原型到投产的路径
如今，AI 智能体的落地并非技术演示，而是一场系统工程。它不仅需要应对模型能力的极限、数据治理的挑战，还要协调业务流程与组织协同的多重压力。在这一过程中，低代码平台以其“开发友好 + 业务亲和”的优势，正在成为连接 AI 能力与企业真实需求的桥梁。通过降低交付门槛、提升系统透明度、增强业务共创能力等手段，低代码正在让 AI 智能体从 PoC阶段走向业务现场。
在下一章中，我们将结合技术框架、应用场景与项目经验，介绍如何基于低代码平台构建 AI 智能体，帮助您将低代码构建AI智能体的理念，落地为可复制的方法论。
