行业Know How +数据准确=企业智能体两大护城河

推荐语

企业智能体成功的关键因素：行业知识与数据准确性。

核心内容：
1. 行业Know How和数据精确性对企业智能体的重要性
2. 企业级智能体在实际业务应用中的关键考虑因素
3. 数据治理问题及其对智能体性能的影响

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

最近和《人人都会做智能体》群里的朋友聊天，真是听君一席话，胜读十年书，对智能体有了重新的理解和认知。

于是准备写这篇文章，作为《人人都会做智能体》公开课认知篇的第5节。

先说结论，企业级智能体最大的护城河有两个，行业的 Know How 和准确的数据，而知识库、 数据、工作流 和 MCP等等，都是为 Know  How 服务的。

什么业务适合做，需要哪些专家知识，用到哪些关键决策，大模型扮演什么决策，都是企业级智能体需要考虑的。

当前大模型在真正的行业产业应用场景面前，就是个素人小白，专家怎么思考执行的，大模型就跟着学就行了。还是那句话，只有真正懂业务的专家，才能设计出企业能够落地的智能体，而且应用场景一定要小。

所以，互联网大厂只懂技术，不懂行业工业界的业务，做出来的智能体还是差很多的，或者依然停留在理念上。

想要让智能体真正有用，就得一个业务一个业务、一个知识点一个知识点，一个流程一个流程地帮大模型去真正懂得专业知识和技能。

知识库最应该解决的是数据治理问题，把一坨没怎么处理的文档，一股脑喂给大模型，得到的仍是一坨。

数据为业务服务，和这个业务不相关的知识以及数据，即使是真理，对于这个智能体来说，也是垃圾。“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）。

下面我开始论证自己的观点。

（一）企业数据特征与标准缺失

1. 数据适配性不统一

不同行业的数据具有独特的结构、格式和语义特征。例如医疗行业数据涉及患者病历、影像等多模态信息，金融行业数据则强调交易记录的精确性与合规性。

AI Agent若缺乏对这些行业数据特征的深入理解（即行业Know - how），直接“拿来就用”外部数据，会导致数据与模型需求不匹配。

未经治理的数据输入，就如同给不适合的机器安装错误零件，难以让模型正常运转，进而影响输出结果的准确性。就像一辆柴油发动机的大卡车，如果加的是汽油，那么离报废就不远了。

用更直白的话说，直接把企业积攒多年的文档全搬到知识库文件夹中，这些陈年老窖除了把AI干崩溃，没用别的用处。

去年非常火的RAG各种高大上的数据召回率、问答匹配率，更多是互联网程序员的自嗨，想用技术解决一切，这是错误的想法！

现在都在用的RAG 更像去做一个垂直搜索引擎。有用吗？好像有点用，但是也没太大有用，个人感觉有时候还不如联网搜索来的好用方便。

公域通用知识库RAG我们根本不需要去碰，那是百度谷歌的事情，因为AI搜索已经把他们的传统搜索业务快替代没了。

2. 数据质量标准缺失

各行业对于数据质量有着特定要求。以制造业为例，生产线上采集的数据需满足严格的实时性与准确性标准，以保障生产流程的稳定与产品质量控制。

而AI Agent在数据治理环节缺失行业Know - how，就无法依据行业标准对原始数据进行有效的清洗、校验、去偏等操作。

原始数据中的冗余、噪音、过时信息等未得到处理，“垃圾进，垃圾出”，模型难以学习到正确的行业知识与模式，自然无法在行业场景中输出可靠结果。

当Agent的输出结果因数据质量问题而产生错误，并收到用户的负反馈时（例如，“这个分析结果不准确，因为它忽略了某项关键的行业更新数据”），这些负反馈数据本身就揭示了数据治理的盲点和行业对数据质量的隐性要求。 

如果Agent不能理解这些负反馈背后的行业逻辑，就无法将这些宝贵的“错误教训”转化为数据治理策略的优化，从而持续输出不可靠的结果。

（二）企业语言理解与交互层面

1. 行业语义深度理解

大语言模型（LLM）在处理行业相关指令时，需要理解行业特定的术语、概念和语境。

例如在法律行业，专业术语如“不可抗力”“缔约过失”等有着严格的法律定义和应用场景。LLM若缺乏法律行业的Know - How，其基于海量通用数据训练出的统计模式匹配能力，难以准确理解这些行业语义的深层含义，无法实现人类认知意义上对行业指令的准确理解，导致执行任务时出现偏差。

特别是汉语博大精深，歧义词更多，即使面对记录详实的卷宗，如果没有准确的知识库帮助智能体去深度理解行业语义，那法律相关的智能体，也都是些好看的花瓶。

2. 模糊指令处理：

用户在行业场景下提出的指令往往具有模糊性和多义性，且依赖行业背景知识来准确解读。

比如在建筑设计行业，设计师说“设计一个节能的办公空间”，其中“节能”在建筑行业涉及多种技术标准和设计策略，不同地区和项目要求可能不同。AI Agent若不具备建筑行业的Know - How，仅依靠通用的提示词工程，很难准确捕捉用户在该行业场景下的真实意图，增加了使用门槛且效果不稳定。 

三、推理与决策层面

1. 行业推理逻辑：

AI Agent在行业应用中进行推理时，需要遵循行业特有的逻辑规则。

例如在金融投资领域，风险评估和投资决策涉及复杂的经济理论、市场规律和监管要求等行业逻辑。当AI Agent结合LLM内部知识和外部查询数据进行推理时，若缺乏金融行业的Know - how，其内部的“思考”过程（即推理机制）无法准确遵循行业逻辑权衡不同来源信息，进行合理的逻辑推演，导致决策失误。

2.负反馈校准依据

在行业场景中，当AI Agent执行结果不符合预期时，有效的反馈和校准需要基于行业Know - how。

例如在医疗诊断中，医生对AI诊断结果提出反馈，是基于医学专业知识和临床经验。若AI Agent不了解医疗行业的诊断标准、疾病特征等Know - how，就无法理解反馈的内涵，难以进行针对性的改进，交互方式也会显得低效且难以直观体现行业需求。

负反馈数据，它直接指出了Agent决策与行业最佳实践或期望之间的差距。例如，一个供应链管理Agent推荐了某个供应商，但用户反馈“该供应商虽然价格低，但历史上多次出现交付延迟，不符合我们对供应链稳定性的核心要求”。这条负反馈不仅仅是对单个推荐的否定，更揭示了该行业或该企业在供应商选择上对“稳定性”这一隐性Know-how的重视。

一个具备行业Know-how的Agent能从这类负反馈中学习到这种权重和偏好，调整其决策模型。

综上所述，AI Agent要实现良好的落地效果，必须深度融入行业Know - how，才能在数据治理、语言理解与交互、推理决策等关键环节满足行业实际需求，真正发挥其价值。