AI Agent（智能体）在企业应用中落地的价值、场景及成熟度已得到广泛分析，同时探讨了未来企业 IT 基础设施与架构如何为生成式 AI（Gen AI）做好准备。在此架构中，将体现上层应用能力的 AI Agent 从技术要求与原理上分为以下六类：
- 创作与生成类助手
- 企业知识助手
- 数据分析助手
- 应用/工具助手
- Web 操作助手
- 自定义流程助手
1. 创作与生成类助手
大模型是生成式 AI 的基础，理解、创作与生成内容是其强项也是最基本的能力。在 C 端市场，大量的生成类 AI 工具已经普及（包括图片、视频、音乐），是目前最成熟的一种应用形式。需要注意的是，C 端工具中常出现的简单'助手'与企业应用中的 AI Agent 存在区别。
AI Agent 是一个以任务驱动的具备自主能力的智能体，不仅需要大模型这个核心'大脑'，还需要任务规划、记忆与外部工具使用等能力。而常见的个人 AI 助手大部分是基于预设提示词的大模型问答 Bot，在不借助其他插件时，通常不具备工具使用能力。
当前在企业应用中以内容创作生成为主要能力的 AI Agent 从技术上至少有两种实现方式：
- 单 Agent 的内容生成：简单地将大模型的生成能力通过 API 集成到其他应用与业务流程中，替代或简化原来由人工完成的部分工作。例如：
- 在线培训管理系统中，利用 AI 自动根据课件创建考题/考卷；
- 在数字营销流程中，利用 AI 生成精确营销话术甚至撰写营销方案；
- 市场分析的 AI Agent 基于互联网搜索或开放数据生成市场分析报告；
- 电子商务企业借助 AI 自动批量生成商品摘要；
- 媒体行业通过 AI 生成新闻摘要；学术平台借助 AI 生成论文摘要。
这种类型的 AI 助手简单的借助 Prompt 工程即可实现（与 C 端个人助手并无本质区别）。
- 基于多 Agent 协作（可能还有人类）的内容生成：典型的如虚拟机器人软件公司，由 AI Agent 担任多个软件开发岗位，通过相互协作完成某个软件开发任务。
这种多 Agent 协作型的助手可以借助 Multi-Agents 框架来简化开发与实现。比如 MetaGPT，可以根据自然语言描述的开发任务，组建 Agent 团队（PM、架构师、程序员、QA 等），遵循 SOP 并最终输出完整软件开发的成果（文档、代码、API 说明等）。
其他支持多 Agent 的开源框架包括微软的 AutoGen、xAgents 等。
2. 企业知识助手
当前较为成熟的一种 Agent 类型。通俗地说，就是在企业应用中，通过'外挂'私有知识库来扩充大模型的知识储备，以提供基于自然语言的、对话式的企业私有知识访问（对应到 AI Agent 的基本能力之一：持久化记忆），以解决通用大模型在面向企业应用时领域知识不足导致的幻觉问题。
知识助手通常借助于大模型的 RAG（检索增强生成）方案来实现，其本质上也是一种提示工程：**借助于在大模型输入时携带相关的私有知识上下文，让大模型理解、总结、整理并回答用户问题。**只是这里的私有知识上下文需要借助嵌入模型（Embedding Model）、向量数据库（Vector Store）、文档加载分割（Document Loader&Splitter）等相关技术来获得。
知识助手的技术实现基础架构如下：
基于 RAG 方案的 AI 助手实现可以自行通过代码直接实现，当然，为了简化开发与管理过程，推荐使用的工具包括：
- LangChain 或者 LlamaIndex 大模型主流应用开发基础框架：这两个基础框架对大量的模型、文档加载器、向量数据库、嵌入模型等做了抽象封装，并对 RAG 应用过程中的知识检索、Prompt 组装等过程做了简化，可以大大简化开发过程。
- 另一类是具备一定开箱即用能力的 RAG 应用构建平台：相对基础开发框架来说，提供了更完善的 RAG 应用构建工具，比如私有知识库的管理维护、测试、对话流程编排、提示词自定义等能力。这里推荐两个项目，一个是基于 Langchain 构建的 Langchain-Chatchat；另一个是 FastGPT，后者有用于商业运营的 SaaS 应用，可以自行体验。
