TG:Agent 除了聊天还能如何在投标、BI、用研与运维中“干重活”？

　　Agent（智能体）的热度已经持续了一年，但行业的聚光灯往往打在酷炫的 Demo 上。真实的业务落地，面临的是完全不同的挑战：

　　为了解答这些“深水区”难题，在12月19 日 -20 日AICon 全球人工智能开发与应用大会（北京站）上，我们特别策划了 Data+AI / Agent 落地实践 专题。

　　本专题特邀商汤科技大装置事业群 CTO 宣善明担任出品人。他以其深厚的技术视野，与我们共同筹备了这一论坛，对议题进行了层层甄选与严苛的质量品控。我们的目标只有一个：剔除一切虚无缥缈的概念，保证听众获得“确定性收益”。

　　在宣总的把关下，本次论坛不谈概念，只看架构。我们锁定了来自商汤、腾讯、火山引擎、阿里云的四位负责人，他们将在此打开自己的“工具箱”，分享解决上述具体工程难题时的技术选型与避坑经验。

　　让 AI 写诗容易，但让它写项目投标方案很难。因为这需要 AI 理解复杂的产品说明书，从杂乱数据中提取信息，还要计算定制化成本——逻辑稍有断裂，方案就是废纸。

　　商汤大装置研发总监 王志宏 将分享一种 全链路协作 的 Agent 设计。

　　架构核心：不仅仅是生成，而是构建了任务规划—数据检索—数据分析—生成—审校的完整流水线。

　　自我审校机制：针对生成内容不准确的问题，他在架构中引入了 Review 环节，让 Agent 自行检查逻辑连贯性与数据准确性。

　　异构数据处理：重点解决如何从格式杂乱的数据中提取关键信息，并实现产品功能与客户需求的精准匹配。

　　成本计算：让 Agent 具备评估定制化开发成本的能力，使输出的方案具备工程可交付性。

　　AI 分析工具往往要求用户通过对话（Chat）交互，但专业数据分析师更习惯表格。且面对复杂任务，单一 Agent 容易顾此失彼，响应速度也难以保证。

　　腾讯大数据算法工程负责人 翁旭东 将通过 Tomoro 产品，展示如何将 AI 融入用户熟悉的表格操作中。

　　架构核心：采用主 - 从多智能体架构。由主智能体负责拆解任务，各专家智能体分工执行。

　　路径选择策略：明确提出工具优先，代码兜底。优先调用可靠的标准工具保证体验，再以 AI 代码生成应对个性化需求，避免 AI 滥用代码导致的不稳定。

　　性能分级：构建了浏览器计算、内存数据库、高性能引擎的分层加速体系，确保亿级数据下的秒级响应。

　　用户行为数据（User Behavior）通常具有时间跨度大、语义复杂的特点。直接丢给大模型，受限于 Context Window（上下文窗口），往往无法处理，且分析出的结论难以被业务方验证和信任。

　　突破窗口限制：利用中间表示层处理超出上下文窗口的数据，解决海量数据与模型窗口之间的矛盾。

　　可信度构建：始终保持模型分析与原始数据之间的连接。Agent 的分析结论可以追溯到原始数据，解决了黑盒分析不可解释的难题。

　　人机协同：在系统设计中引入业务知识与主动学习，让 AI 在人类分析师的反馈中成长。

　　云原生时代系统复杂度激增，传统规则难以覆盖。但引入 AI 做运维（AIOps），最大的顾虑是安全：AI 会不会出现幻觉？会不会误操作搞挂系统？

　　阿里云 Serverless 基础架构负责人 赵庆杰 将复盘一套已在阿里云核心产线落地的 数据驱动智能诊断系统（MTTR 实测降低 40%）。

　　架构核心：明确的角色化分工 ——感知 Agent（采集 / 异常检测）、推理 Agent（根因分析）、验证 Agent（假设检验）、执行 Agent（修复建议）。

　　全栈数据闭环：将指标、日志、链路及eBPF 事件统一建模为智能体可理解的上下文。

　　安全保障机制：针对幻觉风险，设计了Prompt 工程 + 工具调用 + 幻觉抑制策略。

　　熔断设计：在执行层引入人工熔断机制与权限控制，确保高危操作在安全合规的前提下进行，逐步替代人工巡检。

　　这四个案例，分别代表了 Agent 在文档生成、数据分析、行为洞察、系统运维四个不同领域的深水区探索。没有空泛的概念，只有经得起生产环境考验的架构设计。如果你正在思考如何将大模型能力真正接入核心业务流，这四位嘉宾的实战复盘，值得一听。