人工智能导论 第 6 章 · 第六节
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第 6 章 智能体系统 · 第六节

智能体的典型应用

写代码、跑流程、当助理
本 节 知 识 点
  1. 52典型应用分类
  2. 53编程辅助智能体的工作过程
  3. 54编程辅助的三类典型任务
  4. 55把上下文交代清楚
  5. 56工作流型智能体
  6. 57节点加连线的搭建方式
  7. 58工作流型智能体的三类任务
  8. 59个人助理型智能体
  9. 60统一网关与消息路由
  10. 61个人助理型智能体的三类任务
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典型应用分类

写代码、跑流程、当助理,三条路都是让大模型去办事。

第 52 页课件

重 点三类各为谁服务

编程辅助智能体服务写软件的人,帮着读代码、写功能、修错误。工作流型智能体服务单位里反复出现的业务,按流程自动执行。个人助理型智能体服务每个普通人,帮着接收消息、提醒事务、持续跟进。

知道更多看懂新产品的一个办法

三类产品的界面差别很大,底下的骨架相同:接收任务,收集信息,调用工具,检查结果。认出这副骨架,就能看懂一个新出现的智能体产品在做什么。

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编程辅助智能体的工作过程

会写代码还不够,还要把读懂、修改、验证连成一串。

第 53 页课件

打个比方

开发者说:“报名表里的手机号要检查是不是 11 位。”智能体先读报名表相关的代码,想好改哪里,调用工具改文件,再运行测试(事先写好的一批检查,自动看代码对不对),确认填 10 位号码时会报错,最后把改动交给开发者审阅。

重 点最后两步不能省

生成代码只是提出一个方案,对不对要运行测试才知道。测试通过以后还要开发者审阅,因为这些改动会进入正式的项目。

知道更多常见的产品

在命令行(靠打字输入命令来操作电脑的窗口)里运行的有 Claude Code、Gemini CLI 等。在代码编辑器里用的有 GitHub Copilot 等,Cursor 本身就是一个带智能体的代码编辑器。它们办一件完整的编程任务时,走的大体都是这六步。

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编程辅助的三类典型任务

看懂陌生项目,改代码,调试测试,每一类都分三层。

第 54 页课件

重 点每一列都分三层

最上面是开发者说的话,也就是智能体感知到的任务。中间是智能体的行动。最下面是交回来、等人检查的结果。

知道更多先展示,再动手

第二列中间写着“请求批准并修改”:智能体先把打算怎么改展示出来,开发者同意了才动手。这就是第 31 页说的,写入与变更类行动要控制权限。

随堂练习

开发者说“登录页输错密码以后一片空白,帮我修一下”。这属于哪一类任务?

  1. 理解陌生项目
  2. 实现一个新功能
  3. 调试测试与版本协作
  4. 都不属于
查看答案
答案 C。这是在修复一个错误,要先定位问题,改好后再运行测试,属于调试测试与版本协作,和第三列最上面的例子是同一类。第二列是给项目加新功能,比如给注册表单加输入校验。
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把上下文交代清楚

告诉它看哪个文件,回答才会贴着你的项目。

第 55 页课件

关键术语

上下文Context
模型回答时能看到的全部信息,包括你的问题和附上的文件。

重 点@ 的作用

在输入框里写“@src/main.py”,就是把这个文件的内容加进上下文。不加,模型只能按一般经验回答。加了,它是读着你的文件在回答。

打个比方

请同学帮你看作业,只说“帮我看看哪里错了”,他只能泛泛而谈。把作业本翻到第 3 题递给他,他才能说到点子上。

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工作流型智能体

工作流型智能体看重多步流程跑得稳,每次结果都一样。

第 56 页课件

打个比方

学院每周自动生成考勤周报:收到各班的考勤表,查学校的请假规定,让大模型汇总分析,判断有没有连续缺勤三次的同学,有就调用接口给辅导员发提醒,最后输出一张周报表格。图中六个方框正好走一遍。

重 点为什么要稳

聊天时每次回答略有不同没关系。考勤、报销、审批这类业务,同样的输入必须得到同样的结果,今天一个样、明天一个样就没法用。

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节点加连线的搭建方式

节点负责做事,连线规定先后,还能绕回去重做。

第 57 页课件

关键术语

节点Node
流程里的一个方框,负责一种具体操作。
DifyDify
一个开源的大模型应用开发平台,拖拽节点、连上线就能搭出智能体流程。

重 点那条“循环/迭代”线

模型生成和工具调用之间,还连着一条“循环/迭代”线。工具调用的结果还不满足要求,就在这两步之间再来一遍,直到满足为止。有了它,流程能根据结果多做几轮。

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工作流型智能体的三类任务

来回问几轮的用对话流,一次跑到底的用工作流。

第 58 页 工作流型智能体的三类任务

以 Dify 为例:对话流和工作流

对话流 Chatflow

适合要来回问几轮的交互,比如在线答疑。

工作流 Workflow

适合一次交代完、自动跑到底的任务,比如每天生成报表。

任务类型用哪种节点怎样串举个例子
知识库问答对话流用户提问 → 知识检索 → 结果整合 → 生成答案学生问“补考怎么报名”,答案来自教务文件
结构化处理工作流业务输入 → 参数提取 → 条件分支 → 结构化结果从请假条里提取姓名、天数、事由,超过三天转给辅导员
检索分析
与自动生成
工作流任务目标 → 检索分析 → 循环或调用接口 → 自动生成每周一汇总各班考勤,生成周报
Dify 常用的节点还有 HTTP 请求(访问外部网站)和智能体节点(让一个智能体自己决定下一步)。

重 点参数提取是什么

参数提取节点从一段话里挑出后面要用的信息。请假条上写着“张三因发烧请假 4 天”,它就提取出姓名张三、天数 4、事由发烧,交给条件分支去判断。

随堂练习

每天早上 8 点,把昨天的报名数据自动整理成一张表发到班级群。应该用哪一种?

  1. 对话流
  2. 工作流
  3. 两种都不行
  4. 只能人工去做
查看答案
答案 B。这件事一次交代清楚就能自动跑完,中间不用和人来回对话,适合工作流。
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个人助理型智能体

把你随口交代的一件事,变成它会一直盯着的任务。

第 59 页课件

重 点图中的六项能力

日程提醒、邮件处理、待办管理、消息通知,是把各处找上门的事情收拢起来,按时提醒你。信息查询是替你查资料。持续跟进是盯着一件事,定期告诉你进展。

知道更多持续跟进比回答问题难

回答一个问题是一次性的。跟进一件事,要记住它还没办完,过几天还要主动提醒你。这就要把状态一直存着,用的正是第 24 页讲的那张状态卡。

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统一网关与消息路由

各个入口来的消息,先汇到网关,再按统一规则处理。

第 60 页课件

关键术语

网关Gateway
所有消息进出的总入口,负责管理连接、记住每段对话,并把消息转给该处理的程序。

打个比方

像学校的收发室。不管信是邮局送来的还是快递送来的,都先到收发室登记,再按规则分到各个办公室。没有收发室,每个办公室都得派人去门口守着。

知道更多图中那串地址

ws://127.0.0.1:18789 是网关的地址。127.0.0.1 指这台电脑自己,18789 是端口号,可以理解成门牌号。图中的 OpenClaw 是一个开源的个人助理智能体项目。

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个人助理型智能体的三类任务

处理消息、提醒跟进、办多步事务,难度一类比一类高。

第 61 页课件

重 点三张截图连起来看

第一张里,助理列出了今天还没办的事和晚上的安排。第二张里,用户正在录一段语音。第三张里,助理听完语音,回复了今晚还有哪几项准备工作、几点开始。

知道更多三类任务的难度

处理消息只要把各处的消息收拢、回复。提醒跟进还要记住没办完的事,按时主动开口。多步事务要连着调用好几个工具,中间哪一步出错都得处理,所以最难。

随堂练习

“帮我订周五回家的火车票,订好后把行程加进日历”属于哪一类任务?

  1. 跨渠道消息处理
  2. 提醒与持续跟进
  3. 多步事务执行
  4. 都不属于
查看答案
答案 C。这件事要查车次、下单、再改日历,好几步连在一起,属于多步事务执行,也是三类里最难的一类。
保山学院·人工智能教研室·曹鼎鼎