智能體開發，這家巨頭已經悄悄領先了（含手把手搭建教程）！

今年Agent很火爆，有個朋友的公司也想開發一個給自己企業用的Agent，問我哪個開發平臺比較好。

我回想了一下，有個最大的感覺就是，很多智能體開發平臺做出的智能體還是偏娛樂的，甚至像個玩具，真正能提高生產效率的企業級智能體很少。

對于企業級智能體來說，首要的要求就是回答準確、沒有幻覺，因為出錯的話對企業影響很大，所以在對企業知識庫文檔做解析的時候，準確性、完整性非常重要。它還得能應對復雜的業務流程，工作流必須得靈活。大家用起來要方便，能嵌入到企業內部的溝通系統當中，如果再安裝新的App就太麻煩了。

我就又考察了一番各個平臺，用幾個典型的Agent做了測試，給朋友做了推薦：如果是想做企業級、復雜業務場景的智能體開發，建議選擇騰訊云智能體開發平臺，為啥要推薦騰訊呢，我們看看這三個Agent就知道了。

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和企業微信緊密集成

每個公司的HR可能都會有這樣的煩惱：員工對公司的相關政策不是很清楚，需要打電話或者通過微信來詢問，相同的問題需要反復回答。

這時候如果有個類似HR小助手的Agent，就能極大地提升HR的服務能力。

HR小助手開發起來并不難，例如在騰訊云智能體開發平臺上，就可以通過輸入提示詞，導入各種HR相關的文檔到知識庫就可以了。

但是在騰訊云智能體開發平臺上，我們可以把這個HR小助手和企業微信進行集成，讓員工在微信中直接和這個小助手進行對話，這個能力在別的智能體開發平臺上是看不到的。

集成的過程也非常簡單，先登錄到企業微信后臺，創建一個“智能機器人”，并切換為【API模式創建】。

打開智能體開發平臺，點擊應用發布-發布渠道，選擇企微智能機器人，填寫相關信息后點擊創建：

將創建后的url、token和key復制，粘貼到智能機器人的配置頁，點擊【創建】即可。

接下來就可以在企業微信中開心地@HR小助手使用了，可以1對1對話，也可以拉入群中進行對話，過程非常絲滑。

企業微信對很多公司來說是個非常常用的工具，騰訊云的智能體可以輕松地集成到其中，用戶無需在工作中切換工具，就能使用各種智能體，確實非常方便。

所以企業相關的智能體，還是非常適合用騰訊云智能體開發平臺來開發的。

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強大的知識庫

很多公司經過一段時間的運營后，都會沉淀出各種各樣的文檔，這些文檔種類多樣，格式不一，非常復雜，知識分散在其中，不好利用。

比如有個家電企業的客服部門，它的各種家電維修，保養，故障等信息文檔包含PDF，Word，Excel等各種格式，甚至有復雜的超大型文檔（圖文混排，跨頁表格等）。

這個客服部門想建立一個家電維修小助手的Agent，當用戶家中的電器（如冰箱、洗衣機、空調）出現問題，可以獲得自助診斷服務。

這時候，一個強大知識庫就成了重中之重，非常考驗智能體開發平臺對文檔的處理能力。

扣子在創建知識庫的時候，需要按照文檔的類型（文本、表格，照片）來進行分類，創建不同的知識庫：

然后還得把這些不同的知識庫和智能體進行關聯：

說實話，這么做是有點兒麻煩的。

騰訊云智能體開發平臺則不同，在智能開發的界面中就有一個知識管理，直接把文件拖拽上傳就可以了，不管是文檔，表格，圖片..... 通通支持，非常方便。

不止是導入文檔方便，騰訊云智能體開發平臺對知識庫的文檔處理上，肯定是下了大功夫。

我在開發這個家電維修小助手的時候，上傳了一個洗衣機的說明書，這是一個PDF文件，內容是圖文混排的，像這樣：

把這個文檔上傳到騰訊云智能體開發平臺的知識庫以后，我也沒做任何處理，直接問智能體：兩臺洗衣機共用水龍頭怎么接？

讓我驚奇的是，騰訊云智能體開發平臺的智能體不但精確地找到了相關文本，還找到了相關圖片：

我在扣子上也做了一個類似的智能體，上傳了同樣的文檔，問了同樣的問題，扣子也找到了相關的內容，但是卻沒有圖片輸出：

騰訊云智能體開發平臺不但支持文搜圖，還能支持圖搜圖的功能，這在別的平臺是看不到的。

除此之外，騰訊云智能體開發平臺的知識庫還在上萬行、上百列的超大表格，在單表查詢與統計、多表匹配查詢、多表匹配統計等結構化數據處理能力領先，可以說是非常強大，我這里就不再一一展示了。

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輕松應對復雜的業務流程

不少公司除了知識庫復雜以外，內部的流程也比較復雜，智能體開發平臺也必須能靈活地實現這些需求。

例如前面所說的家電維修助手，除了自助診斷以外，還需要給用戶提供預約上門的服務，需要實現一個“家電維修流程”，和用戶交互，收集用戶的聯系方式、地址等信息。

這時候對智能體開發平臺的要求就是，要實現智能的交互，用戶在流程的中間想改個信息，別讓流程再從頭兒來一遍，否則用戶體驗就太差了。

我在多個平臺也嘗試了工作流，發現騰訊智能體開發平臺在這方面有兩個非常突出的優勢：

1. 工作流和對話流合二為一

我在開發這個“維修家電”工作流的時候，發現騰訊智能體開發平臺有個非常有意思的節點叫做“參數提取”：

它有意思的地方在于我只需要告訴節點我的意圖：收集用戶手機號和家庭住址。

當工作流執行到這個節點的時候，它就會停下來，用大模型自動和用戶展開對話，把用戶手機號和家庭住址拿到。

這個功能真是太好了，一般的工作流它就是一個自動執行的流程，里邊的任務都是程序化自動執行的，是不會在途中停下來和用戶對話的。

對話的過程被叫做對話流，很多平臺的工作流和對話流是分離的，比如扣子平臺就需要分別創建：

阿里云百煉也是分開的：

但是騰訊云智能體開發平臺把工作流和對話流合二為一了，這樣的工作流就更加智能，既能自動化執行任務，又可以停下來和用戶交互，極大地方便了用戶和Agent開發者。

2.智能的節點回退

這個是騰訊云智能體開發平臺獨創的功能，非常好用。

例如下面的流程，已經走到了最后一步：服務評價。用戶突然發現手機號碼寫錯了，要修改手機號碼。

騰訊云智能體能自動找到之前的和電話號碼相關的節點，回退到那里進行修改。

由于無需像傳統機器人一樣重新跑一遍流程，可實現更類人的智能交互，用戶體驗就非常好了。

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智能的多Agent協同

HR小助手和家電維修助手任務相對單一，一個Agent就可以搞定，隨著場景越來越復雜，就需要多個Agent配合來完成工作了。

比如保險公司想實現智能理賠，協助客戶完成從報案到賠付的全過程，就需要涉及到事故報案、材料審核、賠付計算、賠付進度跟蹤等多方面的業務流程，需要多個Agent來協作才能完成整個流程。

再比如車企可以做一個智能購車顧問，通過通過推薦-融資-試駕這三個關鍵節點聯動，大幅提升購車轉化率，這個購車顧問也是Multi-Agent架構:

主Agent：智能購車顧問

模擬真實銷售顧問，為用戶推薦并促成購車決策

子Agent：

1.車型推薦Agent

根據預算、用途、品牌偏好，通過搜索插件搜索車型信息，推薦合適車型

2.金融方案Agent

提供貸款/分期/定制化計算方案

3.預約試駕Agent

根據用戶位置，預約時間，通過搜索插件搜索4S店信息展示給用戶。

很明顯，當用戶問到不同領域問題的時候，需要把用戶“轉交”到不同的Agent來進行處理。

怎么處理呢？

一種方法就是采用類似工作流編排的方式：把各個Agent當做工作流的節點，然后安排好前后次序，跳轉條件進行協作，比如扣子平臺就是這么做的：

這種方式看起來比較直觀，但是這樣其實很麻煩，因為無法預料用戶的行為，用戶在使用的時候很可能“不會按常理出牌”，他們的問題是跳躍的，一會兒需要金融方案Agent處理，一會兒需要車型推薦Agent來處理，尤其是當Agent很多的時候，手工建立他們之間的關聯是比較困難的。

騰訊云智能體開發平臺這一點就做得很好，他們首創了零代碼多Agent轉交協同方式，只需要用自然語言描述好各個Agent的功能，大模型就可以自動協同不同的Agent來完成用戶的要求。

比如我表達了買車的需求，主Agent 智能購車顧問先收到請求，然后自動轉交給車型推薦Agent。

當我想貸款買車的時候，“金融方案Agent”開始接管了。

接下來我想約個試駕，“預約試駕Agent”自動介入了。

再次需要提醒大家的是，我并沒有通過工作流等方式手工指定Agent之間的轉交關系，完全是靠大模型理解對話中的信息，然后自動轉交的。

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總結

通過上面的三個案例，相信大家已經感受到騰訊云智能體開發平臺的強大之處和智能之處，這里再稍微總結一下：

1. 可以和企業微信集成，方便員工來使用智能體。

2. 工作流和對話流合二為一，還可以智能地回退。

3. 知識庫就“內置”在智能體中，可以一鍵上傳各種各樣的文檔，表格，圖片，在后臺它會智能處理圖文混排，跨頁表，大型表格，在知識庫檢索時，不但能找到文字，還能輸出圖片，支持文搜圖，圖搜圖。

4. 對于Multi-Agent，騰訊云智能體更是充分利用了大模型的能力，無需工作流編排和代碼，實現了零代碼的協同轉交能力。

總之，如果你有企業級的、嚴肅的智能體開發需求，強烈建議你嘗試一下騰訊云智能體開發平臺，肯定不會讓你失望的。