让AI真正走进业务线：看场景Agent如何驱动企业每条生产线“活”起来！

推荐语

场景Agent让AI不再是摆设，而是真正融入企业每条业务线的生产力引擎！

核心内容：
1. 场景AI Agent如何解决企业智能化转型的落地难题
2. 业务与研发双轨并行的Agent生产体系详解
3. 从单点应用到全公司复用的AI业务生态构建路径

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在很多企业，大模型已经部署了，知识库也搭建了，对话机器人也上线了，但业务人员仍然一句话戳穿：“感觉AI没什么用，还得我自己来。”

你是不是也遇到过这种尴尬场景？

产品演示看起来很炫酷，一到真实业务场景就“水土不服”；

研发部门搭好了平台，业务部门却不知道怎么用，更别说愿意用；

花了几个月精心训练的模型，最终却成了展示厅里的摆设。

问题不在AI技术，而在AI没有真正“嵌入”到每条业务线的生产节奏中。

今天，我们就从这张被很多企业内部争相收藏的架构图出发，带你看清：

• 企业级“场景AI Agent”到底该怎么建？

• 业务人员、研发人员如何协同“造 Agent”？

• 如何从“一个人造一个”走向“全公司复用共建”？

• 如何让AI成为每条业务线上真正的生产力，而不只是另一个管理系统？

这是一次从实战出发的拆解，更是一份正在落地的方案蓝图。读完这篇，你将看到一个活的、滚动式迭代的 AI 业务体系，如何真正让企业动起来、跑起来、活起来。

一、为什么“场景AI Agent”成为企业智能化转型的关键突破口？

最近在给多个企业客户做智能化转型咨询时，我们发现一个共同的问题：大家都知道大模型厉害，但不知道怎么真正落地。工具看了不少，PoC做了不少，但能落地的项目屈指可数。

根本原因是什么？技术不是关键，关键在于业务和研发之间缺乏一套标准的协作机制。

于是，“场景 AI Agent”体系开始浮出水面。它的本质是：

• 以“场景”为单位组织能力、工具和知识；

• 以“Agent”为执行体连接业务目标与技术实现；

• 以“框架+工具+组件”的方式构建复用型中台能力。

如果说大模型是发动机，那么Agent 就是装上轮子的汽车，它能真正驶入业务场景，创造实际价值。

二、两条主线：业务人员与研发人员的“双轨生产体系”

我们来看看图中最核心的结构：Agent 的生产体系被分成了两大路径，分别面向业务与研发。

1. 无代码生产线：业务人员的智能体工具箱

这一部分专为不懂技术的业务人员设计，包括产品经理、行业专家、方案顾问等角色。

通过 dify、Flowise 等无代码平台，业务人员可以快速完成：

• 应用编排（应用生成）：如客户助手、报价助手、合规问答助手；

• 能力生成（API生产）：如获取定价模型、合同条款提取、知识问答接口。

系统会自动把业务流程转化为一组 模块化的 Agent 组件，这些组件可以在应用中任意编排使用。

举例： 一位房地产销售经理通过 Dify，制作了一个“客户房源匹配 Agent”。他只需要拖拉模块，就完成了：

用户意图识别（想买什么样的房）；

查询房源数据库；

自动推荐 3 套符合要求的房源，并生成推荐话术；

提供合同报价表生成按钮。

整个流程，不用写一行代码。

2. 有代码开发线：研发人员的定制能力平台

当业务场景复杂、性能要求高时，研发人员就需要进入战场。他们通过写代码，搭建更精细、更可控的 Agent 系统。

开发线的结构分层非常清晰：

• Web框架层：Flask、Gevent 等基础服务框架，提供前后端接口。

• Agent 应用框架层：如 graphRAG、AgentGPT、AutoGPT、DSPy，分别用于不同的任务（多轮对话、多Agent协作、数据建模等）。

• Agent 编排与运行中间件：langchain 是核心，它支持链式调用、工具封装、RAG集成等功能。

• 开发语言层：目前以 Python 为主，兼容 Java，支持 prompt 配置脚本。

研发人员可以基于这些框架组件，进行深度开发，并逐步沉淀出标准 SDK 或服务平台。

graphRAG 是当前最受欢迎的检索增强生成框架，支持图谱化任务链设计，非常适合知识密集型应用，如法律问答、医药助手、合同审核等。

三、多类型Agent协同：能力拆解与模块组装

在这套体系中，Agent 不再是“一个大模型前面挂个对话框”，而是被划分为多个“任务角色”，各司其职。图中的横轴部分，就是完整的 Agent 能力结构图。

1. 对话助手 Agent：最基础的人机接口

它主要处理自然语言输入、意图识别、上下文保持等问题，配合多轮对话管理机制，构建一个“懂业务语言”的接口。

2. 多任务 Agent：分工协作型的执行中枢

包括：

• 多 Agent 协同调度；

• 能力模板生成（如：报价能力、投标分析、合同审查）；

• 数学建模、代码生成等功能型 Agent；

• 场景模板（如“营销策略制定”、“财务预算生成”）等。

3. 特定任务 Agent：聚焦业务价值的封装体

这些 Agent 更像是微服务，解决特定问题，如“提取发票要素”、“根据邮件生成摘要”、“调用 CRM 查询客户资料”等。

它们拥有：

• 工具调用能力：API封装、系统调用等；

• 提示词库：标准 Prompt 模块化；

• 缓存框架：对话状态存储；

• RAG能力：知识库检索与调用；

• 能力 Agent 嵌套：Agent 调用 Agent，形成递归执行。

四、核心能力模块：让 Agent 不止会聊天，而是真正“能干活”

光有对话不够，真正可用的 Agent 必须具备以下几个“硬核能力”：

1. 工具集成

通过 API 调用，让 Agent 拥有调用企业内部系统（ERP、CRM）或第三方插件的能力，变成一个“可以执行命令的机器人”。

2. 提示词库 + 缓存框架

使用精调过的提示词模板，配合缓存上下文结构，提升多轮对话的稳定性与连续性。

3. 知识库记忆

• 即时调用（RAG）；

• 长期记忆（用户历史行为）；

• 多模态内容记忆（文档、图片、表格等）；

4. Agent 编排系统

类似“流程图”，业务流程被拆解为一组 Agent 节点，通过 langchain 的 RouterChain 或 graphRAG 编排执行。

比如：“智能法务助手” 的编排逻辑： 用户上传合同 → Agent 识别合同类型 → 检索合同库 → 提取风险点 → 自动生成修改建议 → 邮件发送 → 存入知识库。

这一过程每一步都是一个 Agent，由编排系统串联。

五、中台化：打造企业级智能体协作平台

一个企业，不可能靠单个 Agent 解决所有问题。真正的进阶，是打造一套“中台化智能体体系”。

图中右下角蓝色模块强调：

所有的框架、能力、工具都可以统一版本、共建共维，形成企业内统一的中间件。

好处非常明显：

• 降低重复开发；

• 提升维护效率；

• 多业务共享能力底座；

• 开发与运维解耦，支持跨团队协作。

研发人员只需对接统一的中间件，业务人员可在前端灵活编排，实现“高内聚、低耦合”的智能体系架构。

六、结语：让 AI 真正走进每一条业务线

从一开始的大模型技术热，到现在逐渐走向场景落地，我们越来越清晰地认识到：

真正释放 AI 生产力，不是堆参数、拼推理速度，而是构建一整套场景驱动、角色分工、可维护的 Agent 体系。

这张图，背后隐藏的是：

• 一整套 “业务 x 技术” 双轨驱动的组织协作机制；

• 一整套 “场景 x 能力” 模块化构建的方法论；

• 一整套 “落地 x 复用 x 进化” 的企业级智能体体系思维。

未来企业的每一条业务线，都会有专属 Agent。

但真正强大的企业，不是有多少 Agent，而是能不能让业务人员和研发人员，一起高效地产出它们。

这一切，从搭建属于你们自己的“场景 AI Agent 体系”开始。