Agent重构生产力，腾讯云/商汤/彩讯专家揭秘企业降本增效密码

主要观点总结

本文讨论了AICon全球人工智能开发与应用大会的内容，聚焦于Agent、多模态、AI产品设计的热门方向，并探讨了Agent的定义、价值、应用场景以及技术挑战。介绍了Agent与传统IT服务或AI服务的区别，以及Agent在不同场景下的应用，如知识库构建、企业智能BI（AIBI）、代码助手等。同时，探讨了基于Workflow的Agent和自主规划Agent的构建方式，以及它们在企业级场景中的优势和挑战。最后，强调了多Agent系统在不同模式下的通信方式和协调机制，以及Agent系统设计的核心原则，如分层解耦、模块化设计、通信协议标准化等。

关键观点总结

关键观点1: Agent的定义与价值

Agent能够自主与环境交互，独立进行编排和决策，以完成特定的任务目标。Agent与传统IT服务或AI服务的主要区别在于其自主性和任务完成能力。

关键观点2: Agent在不同场景的应用

Agent在不同领域如知识库构建、企业智能BI（AIBI）、代码助手等，能够解决重复劳动、提升效率，并作为辅助力量帮助保持知识传承和业务连续性。

关键观点3: 基于Workflow的Agent与自主规划Agent

基于Workflow的Agent适用于高准确率的企业服务场景，而自主规划Agent则具备更强的泛化能力和灵活性，适用于任务复杂或意图模糊的场景。两种Agent在实际落地中通常结合使用。

关键观点4: 多Agent系统的通信方式和协调机制

多Agent系统通过规划驱动或自治驱动模式完成任务，其中规划驱动模式由一个计划器分配任务，自治驱动模式则允许Agent之间自由通信。

关键观点5: Agent系统设计原则

Agent系统设计遵循分层解耦、模块化设计、通信协议标准化等原则，以提高系统的稳定性和可控性，并支持灵活配置和可扩展性。

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