泛钛客科技的生成式AI Agent方案集成国内外主流开源及闭源大语言模型，基于自研Multi-Agent架构，构建企业级场景服务生态，为金融、教育等各类政企、行业客户提供场景化方案。

方案背景

一、产业与政策背景

生成式AI Agent发展的政策背景主要包括技术进步、市场需求和政策支持三个方面。‌首先，‌技术进步‌是推动AI Agent发展的重要因素。近年来，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的不断突破，使得AI Agent在感知、理解、决策等方面取得了显著进展。这些技术的融合应用，使得AI Agent能够更好地理解用户意图，提供更加精准的服务。‌

其次，‌市场需求‌的增加也促进了AI Agent的发展。随着消费者对智能化、个性化服务的需求日益增长，AI Agent作为一种能够满足这些需求的智能系统，自然成为了市场的宠儿，展现出了巨大的市场潜力。‌

最后，‌政策支持‌为AI Agent的发展提供了有力保障，这些政策不仅为AI Agent的发展提供了法律和资金上的支持，还推动了相关产业的快速发展‌。我国政府对AI技术的投资和研发提供了资金支持，促进了技术创新和商业化应用。‌

二、产业困境

从行业应用的角度来说，AI大模型在多个领域展现出强大的潜力，从最初的文本生成、翻译到现在的金融风控、创意设计、医药研发等领域，大模型的应用边界不断拓宽。

大模型呈现的是底层能力，如何将其转化为实际可用的产品是企业面临的主要问题。Agent作为连接大模型和具体场景的中介，虽然在一定程度上解决了部分B端交付的问题，但行业标准尚未最终出台‌。此外，生成式AI的训练需要大量的计算资源和时间，涉及各类敏感数据的处理，因此隐私和安全问题至关重要。

三、场景痛点

随着市场竞争的加剧、客户需求的多样化以及技术创新的快速迭代,企业经营管理的复杂性日益加剧。传统的业务流程和管理方式已难以满足当前的需求,企业急需能够高效处理复杂业务、提升运营效率和市场竞争力的新型解决方案。正是在这样的背景下，AI Agent应运而生，成为企业破解复杂业务迷局的新钥匙。

方案目标

方案目标主要包括生产力提升、自动化流程和现代化客户体验。

1、驱动业务模式转型：解决业务流程繁琐、决策复杂等问题；

2、优化数据利用效率：解决重复报表需求杂，指标口径不统一，难以实时响应业务变化等问题。

3、缩短管理决策周期：更快适应市场变化，适应企业新的业务场景和需求。

方案特点

1、多Agent 联动：基于自研的 Multi-Agent架构,支持Agent间的联动调用、互联互通，扩充Agent执行判断能力,以满足更加复杂的应用场景设计。

2、多模型调用：根据企业需要支持接入国内外主流模型，同时支持模型之间混排使用,更好发挥模型优势,提高AI处理的质量与稳定性。

3、开放能力：Agent支持对外发布专属链接或专属AP1,兼容适配主流设备,API能力支持对接企业内部系统或主流办公软件，随时随地享受Al Agents所带来工作效率提升。

方案业务流程图

实现功能展示

1、‌自动化流程和任务执行‌：AI Agent能够根据输入数据做出决策并执行操作，无需人工干预。

2、‌客户服务‌：AI Agent在客户服务中可以与客户互动，解决他们的疑问，并在必要时上报问题，提升了客户服务的全面性和便捷性‌。‌

3、‌数据分析‌：处理和分析大量数据，提供可操作的洞察。

4、‌员工赋能‌：AI Agent能够跨渠道、跨媒介工作，适应不同的交互方式。帮助员工完成各种任务，提高员工和人力资源团队的效率和决策能力；‌

5、安全防护：AI Agent可以用于检测和防范网络安全威胁，保护系统和数据安全，兼顾安全和合规。

方案案例及效果

一、“管家阿复”——985高校实验室数据助手

核心场景：数据分析、数据库管理、隐私保护

案例概述：泛钛客科技FInSight人工智能实验室与天津大学复杂管理系统实验室合作研发——“管家阿复（Alfred）”基于大语言模型的Data Agent产品。在完成主要功能测试后，正式投入校方日常教学及科研场景，帮助校方轻松检索和应用所需要的数据信息，解决资料分散、数据复杂、即时性差等问题，不断降低沟通链路和管理成本。

二、“小蜜蜂”——大型消费金融企业范式创新

核心场景：管理决策、市场分析、营销、反欺诈、知识产权

案例概述：泛钛客科技FInSight人工智能实验室研发AI Agent产品——“小蜜蜂”企业办公助手正式在某大型消费金融企业投产上线。通过分析大数据和自动化管理任务，为该企业提供市场分析、管理决策、自动化办公、智能客服等场景的应用，有效改善金融服务企业与客户、资金方、合作伙伴之间的互动模式，达成全面提升业务决策及管理效率的作用，降低决策成本，加速金融服务数智化跃升。

方案未来展望

一、市场需求及提升方向

1、向多Agent系统方向探索提升：在企业市场，生成式AI Agent的应用将进一步扩大。当下企业级需求越来越复杂，AI Agent将相互协作以解决问题并执行需要多层决策的任务，实现共享信息、协调他们的行动，甚至处理跨部门或服务的更复杂的工作流程。

2、市场向垂直AI Agent需求过渡：从市场角度来看，当前技术无法更好地支持跨业务、跨场景、跨部门乃至跨行业的超级智能体，因为需要针对特定领域进行深度定制和优化。垂直AI Agent的主要优势在于其高度专业化和定制化的特点，这使得它们在特定领域中的表现往往优于通用智能体。它们具有效率高、响应快的特点，并且在特定领域内经过大量训练和优化，具有较高的稳定性和可靠性。

二、政策方向预估

1、‌规范行业发展‌：国家开始重视算法备案制度，以规范生成式AI行业的发展。表明在鼓励创新的同时，也将加强对行业的监管，确保技术的健康发展；

‌2、‌鼓励创新应用‌：国家政策大力支持和鼓励生成式AI在各行业、各领域的创新应用；‌

3、‌跨行业应用‌：生成式AI的应用范围将大幅扩展，涵盖医疗、金融、娱乐、制造业等多个行业。政策环境对生成式AI的发展起到了重要推动作用，政府支持力度不断加大，为行业发展提供了有力保障；

未来，生成式人工智能AI Agent将随着科技公司服务更多企业用户，重塑我们的工作方式及日常生活。