隨著大模型的不斷發(fā)展與普及，很多人已經(jīng)明顯體會到，大模型LLM在簡單的辦公場景應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，但在一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，卻很難落地應(yīng)用。要想實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要很多專業(yè)的技術(shù)支持。由此，催生了大量AI Agent的需求，但是很多人對Agent的理解依舊停留在過去，實際上技術(shù)生態(tài)的不斷發(fā)展完善，已經(jīng)進(jìn)入到了新的形態(tài)。AI Agent分為兩類：垂直Agent和通用Agent。我們今天重點介紹垂直Agent的設(shè)計開發(fā)。
一、垂直AI Agent的核心特征與分類
垂直類Agent是聚焦于特定場景的AI應(yīng)用系統(tǒng)，與通用Agent相比，垂直類Agent是完全不同的。其核心特征首先體現(xiàn)在其特定目標(biāo)定位上，這類Agent針對單一場景如醫(yī)療診斷或金融風(fēng)控進(jìn)行深度優(yōu)化，其精準(zhǔn)性要求遠(yuǎn)高于通用型Agent。例如，醫(yī)療診斷Agent需要能夠準(zhǔn)確識別特定疾病的臨床表現(xiàn)并提供循證醫(yī)學(xué)支持的診斷建議，而金融風(fēng)控Agent則需要實時分析交易模式并根據(jù)細(xì)微異常指標(biāo)識別潛在欺詐行為。這種專注性使得垂直類Agent能夠在特定領(lǐng)域達(dá)到接近專業(yè)人士的判斷水平。
知識嵌入是垂直類Agent的另一核心特征，它需要集成該場景領(lǐng)域的所有相關(guān)知識庫。以法律咨詢Agent為例，其需要整合法律條文、判例解析、法理學(xué)說等專業(yè)資料，通過RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)來提升回答的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。這一過程不僅涉及大量領(lǐng)域知識的數(shù)字化，還需要建立高效的語義索引體系，確保在用戶查詢時能夠快速檢索到最相關(guān)的知識點。金融投顧Agent則需要整合市場數(shù)據(jù)、公司財報、行業(yè)研究報告等資料，實現(xiàn)對投資建議的專業(yè)支撐。相比之下，通用Agent往往只能提供基礎(chǔ)知識層面的回答，無法滿足專業(yè)場景的深度需求。
一般分類：

二、垂直類Agent開發(fā)全流程解析
1. 需求階段
業(yè)務(wù)場景梳理：需求分析是垂直類Agent開發(fā)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，這個部分的質(zhì)量決定了最終產(chǎn)品的價值實現(xiàn)。這個階段，需要進(jìn)行深入細(xì)致的業(yè)務(wù)場景梳理，使用5W1H分析法捕捉關(guān)鍵信息。例如，在醫(yī)療影像診斷場景中，需要我們明確Agent的服務(wù)對象既包括放射科醫(yī)生也包括臨床醫(yī)生，他們具有不同的專業(yè)背景和使用需求；核心任務(wù)包括從影像數(shù)據(jù)預(yù)處理、病灶檢測到結(jié)構(gòu)化報告生成的完整流程；觸發(fā)條件不僅包括DICOM格式影像數(shù)據(jù)上傳，還包括歷史病例調(diào)閱請求等多種情境。這種全面的需求分析能夠保證Agent的功能設(shè)計與實際醫(yī)療工作流程無縫銜接。
價值量化模型：價值量化模型構(gòu)建是證明投資合理性的關(guān)鍵。我們需要建立多維度的ROI測算，不僅要考慮直接成本，還要評估質(zhì)量效率提升和機(jī)會成本等間接效益。
2. 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計
垂直領(lǐng)域Agent的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計需要充分考慮業(yè)務(wù)特性和性能要求，典型的分層架構(gòu)包括感知層、推理層、執(zhí)行層和反饋學(xué)習(xí)層四個核心部分。
感知層負(fù)責(zé)多模態(tài)數(shù)據(jù)的接收和初步處理，如在金融風(fēng)控場景中，需同時處理交易數(shù)據(jù)流、用戶行為日志和外部信用評分等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；
推理層作為系統(tǒng)的"大腦"，結(jié)合領(lǐng)域適配的大模型與知識圖譜，實現(xiàn)對復(fù)雜場景的理解和決策推理，例如在法律助手應(yīng)用中，需要將最新法規(guī)與歷史判例進(jìn)行語義關(guān)聯(lián)，支持類案推理；
執(zhí)行層則負(fù)責(zé)將決策轉(zhuǎn)化為實際行動，通過API編排調(diào)用外部系統(tǒng)，如在智能制造場景下，需要與MES、ERP等多個企業(yè)系統(tǒng)無縫集成，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃自動調(diào)整；
反饋學(xué)習(xí)層則持續(xù)從用戶互動和業(yè)務(wù)結(jié)果中收集數(shù)據(jù)，通過在線學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化模型表現(xiàn)。

3. 數(shù)據(jù)工程實施
數(shù)據(jù)工程是垂直領(lǐng)域Agent性能優(yōu)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心在于構(gòu)建高質(zhì)量的專業(yè)知識庫。知識庫構(gòu)建流程始于全面的原始數(shù)據(jù)采集，需綜合考慮公開文獻(xiàn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和企業(yè)內(nèi)部資料等多種數(shù)據(jù)源。

以醫(yī)療AI助手為例，其知識庫應(yīng)包括醫(yī)學(xué)教科書、臨床指南、藥品說明書以及匿名化的典型病例等多維度資料。采集后的數(shù)據(jù)需經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理，將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)換為規(guī)范化的知識條目，包括概念抽取、關(guān)系識別和屬性標(biāo)注等步驟。接下來的數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)相當(dāng)重要，對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如標(biāo)準(zhǔn)診療規(guī)范，需要經(jīng)驗豐富的臨床專家進(jìn)行審核標(biāo)注；而對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，則可采用眾包標(biāo)注與對抗學(xué)習(xí)相結(jié)合的半自動化方法，先由算法生成初步標(biāo)注，再由人工校驗糾錯，形成高質(zhì)量的標(biāo)注結(jié)果。經(jīng)過專業(yè)審核的數(shù)據(jù)將進(jìn)入向量化存儲階段，采用適合領(lǐng)域特性的嵌入模型（如MedBERT等醫(yī)療領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練模型）生成語義向量，并構(gòu)建高效的檢索增強(qiáng)生成（RAG）索引，實現(xiàn)毫秒級的知識檢索響應(yīng)。

標(biāo)注規(guī)范的制定需要充分結(jié)合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用場景特點。在醫(yī)療場景中，疾病診斷必須遵循ICD-10疾病編碼體系，確保與全球醫(yī)療信息系統(tǒng)的兼容性；藥物標(biāo)注則需采用ATC分類系統(tǒng)，以支持藥物相互作用的自動檢測；醫(yī)療程序則應(yīng)按照CPT編碼規(guī)范進(jìn)行標(biāo)注，便于與醫(yī)保報銷系統(tǒng)對接。在金融場景下，財務(wù)數(shù)據(jù)需符合XBRL可擴(kuò)展商業(yè)報告語言標(biāo)準(zhǔn)，支持跨機(jī)構(gòu)、跨國家的財務(wù)數(shù)據(jù)交換與分析；風(fēng)險控制指標(biāo)則需遵循巴塞爾協(xié)議III的定義體系，確保風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和一致性。標(biāo)注過程中還需建立嚴(yán)格的質(zhì)量控制機(jī)制，包括隨機(jī)抽檢、交叉驗證和專家評審等多重保障措施，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)到行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)不僅提升了Agent的專業(yè)表現(xiàn)，也為后續(xù)的模型微調(diào)提供了可靠基礎(chǔ)。