智能体(Agent)概述
智能体(Agent)概述
在 GPTBots 平台中,智能体(Agent)是面向人类用户,具备自然语言理解、多轮交互、长短记忆、工具调用、任务规划、质检反思等能力的原生 AI 应用。开发者可以快速构建高效、智能的企业业务AI应用,极大提升企业工作效率与智能化水平。
GPTBots 提供了 3 种类型的智能体,分别为:Agent、FlowAgent 和 MultiAgent,从而满足企业在不同复杂度业务场景下的 AI 应用需求。开发者可根据实际业务目标,灵活选择 Agent、FlowAgent 或 MultiAgent,快速构建高效、智能的企业级 AI 应用。
graph TD A[Agent] -->|单一 LLM| B[常规对话] C[Flow-Agent] -->|多组件/多LLM| D[复杂业务流程编排] E[Multi-Agent] -->|多角色协作| F[智能团队自主工作]
类型 | 适用场景 | 核心能力 | 典型应用 |
---|---|---|---|
Agent | 常规对话、问答 | LLM对话、多轮记忆 | 智能客服、知识检索 |
FlowAgent | 复杂流程、分支逻辑 | 组件化、流程编排 | 复杂业务逻辑的智能客服、企业复杂业务流程自动化 |
MultiAgent | 多角色协作 | 团队协作、自主规划 | 深度研究与报告生成、数据洞察与分析 |
Agent
Agent 是 GPTBots 平台中最基础的智能体类型,通过单个LLM驱动业务流程,支持自然语言输入、多轮对话、上下文、记忆和工具调用等功能。适用面向企业简单业务场景,Agent 的特点和应用场景包含:
Agent 的特点:
- 理解并响应用户的自然语言问题
- 进行多轮交互,保持会话上下文
- 调用知识库、外部工具或 API,提供专业解答
典型应用场景:
- 智能客服
- FAQ 问答
- 企业知识检索
FlowAgent
Flow-Agent 是 GPTBots 平台专为复杂对话流程和多轮交互场景设计的智能体类型。它结合了对话式 AI 的上下文理解能力和可视化流程编排能力,适用于需要复杂业务逻辑处理、多步骤任务执行的智能应用。
FlowAgent 的特点:
- 支持流程编排,适合多步骤、条件分支、复杂逻辑的场景
- 组件化设计,每个组件封装特定业务能力(如知识检索、逻辑判断、预设回复、人工转接等)
- 支持多 LLM 协同,提升响应的专业性和准确性
典型应用场景:
- 需要多轮对话和复杂业务逻辑的智能客服
- 需要自动化收集和处理用户信息的表单机器人
- 需要多步骤任务执行和决策的企业助手
- 企业复杂业务流程自动化
MultiAgent
Multi-Agent 是 GPTBots 平台推出的企业级多角色 AI 智能体系统,专为复杂业务场景下的自动化、智能化协作而设计。Multi-Agent 通过模拟“AI 团队”,实现自主感知、任务规划、分工协作、执行与反思,为企业提供灵活高效的 AI 解决方案。
注:MultiAgent 目前正处于内测阶段,敬请期待。
MultiAgent 的特点:
- 支持为每个业务目标自定义多个专业 AI 角色(如开发、产品、测试、数据分析等),各角色可分工合作、信息同步,协同完成复杂任务。
- 能根据设定的任务目标,自动进行任务分解、角色分配、进度跟踪与结果整合,实现从目标设定到结果输出的全流程自动化。
- 具备环境感知、上下文记忆能力,能够在任务执行过程中动态调整策略,提升任务完成的准确性和智能性。
- 内置多种预置 Agent 角色(如 AI Coder IDE、Browser Use、Computer Use 等),开箱即用。
典型应用场景:
- 深度研究与报告生成
- 数据洞察与分析
- 投标书、财务明细等文档自动生成
- 产品经理、市场总监等岗位的 AI 调研助手