服务 — Agent 构建与训练

Agent 构建与训练

每一个 Agent，都要能在 demo 之外活下来。

从感知物理世界的硬件嵌入式 Agent，到重塑团队工作方式的企业级 Agent——我们设计、训练并持续迭代每一个 Agent，让它真正融入所在的环境，并不断进化。

我们的立场

Agent 不是加了几步的聊天机器人。它是一个能结合上下文推理、在真实业务状态下行动、并能承受生产压力的系统。把 Agent 做好，需要的是基础设施，而不只是几条 Prompt。

我们不做 AI 功能，我们构建 Agent。

真实的难点

Agent 开发真正困难的地方。

多源数据接入复杂

设备数据、App 行为数据、日志、用户资料分散在不同链路中，格式不统一。Agent 要跨链路协同工作，首先要解决的就是这个问题。

Agent 需要理解业务上下文

不是单纯的聊天机器人，而是要结合场景、状态、历史记录、规则系统做判断和反馈。不理解业务上下文，Agent 只是一个会说话的表单。

Prompt 能力要可配置、可迭代

把逻辑全写死在代码里走不远。你需要完整的 prompt 管理机制、场景配置能力、模型切换与快速实验支持——不重新部署就能调整和验证。

上线前需要工程化验证

mock 数据、联调流程、异常处理、日志与监控、回放机制——缺少这些，demo 里跑得通的 Agent，生产环境里可能撑不过一周。

我们做了什么

搭建面向真实业务场景的 Agent 基础能力层——包括模型调用编排、Prompt 编排、工具调用、上下文管理与全链路日志追踪。这是整个系统的底盘。

围绕核心用户场景设计专属 Agent Workflow，使其能根据用户状态、设备状态、历史数据和业务规则，动态调用不同能力模块，生成有依据的反馈与建议。

建立 Prompt 模板管理与场景配置机制，支持针对不同人群、不同任务目标快速调参与实验，无需重新部署。结合工具调用与上下文记忆能力，让 Agent 接入真实系统。

建立 mock 数据环境、联调流程、异常处理、日志回放与版本迭代机制，确保 Agent 能在真实产品环境中持续优化，而不仅是跑过 demo。

案例精选

四个 Agent，四种环境——每一个都由它所处场景的具体约束所塑造。

为某高端智能渔具品牌嵌入 Agent，实时辨识鱼种、提供个性化钓鱼建议，并主动追踪天气变化，全程智能陪伴每一次垂钓。

嵌入高端雪具的 Agent，通过传感器数据分析用户滑雪习惯与水平，随每次滑行持续进化，输出个性化指导方案。

嵌入高端智能化妆镜的 Agent，长期追踪皮肤健康状态，随季节变化与日常状态动态调整，给出个性化护肤建议。

通过飞书为某公司实现全员 AI Agent 接入，自动化数据分析与用户调研整合，构建随团队持续生长的知识库。

给我们一个真实的场景、真实的约束、真实的用户。剩下的交给我们。