AI智能体落地：Agent

发布时间：2025-11-16 08:38

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今年开始LLM驱动的Agentic AI发展速度非常惊人。而我们现在面临一个实际问题：到底是上全自主的AI智能体，还是让人类继续参与决策？从大量实际案例来看Agent-Assist（也就是Human-in-the-Loop系统）既能带来自动化的效率提升，又能有效规避那些可能造成重大损失的错误。

而且如果系统设计得当的话，还可以从人类每次纠正中学习，持续积累组织自己的专业知识库。

概念回顾

Human-in-the-Loop (HITL)：这个概念范围比较广，一般指的是人类参与AI决策流程，负责审查、纠正或引导AI的输出。在机器学习训练、内容审核、模型优化这些场景里很常见。

Agent-Assist：这是HITL的一种具体应用形式，专注于实时操作支持。AI负责起草邮件、总结通话内容、提供背景信息或者写代码，但最终决策和执行还是由人来完成。

Agent-Assist是HITL原则在实际业务场景中的落地：

两者核心思路一致——人类保留决策权而AI充当辅助角色。这两个的主要区别在于，Agent-Assist更强调实时的生产力提升（帮知识工作者提高效率），而HITL是个更宏观的框架，还包含了训练、质控、系统改进等流程。所以一般讨论Agent-Assist时，通常说的就是那些专门为提升知识工作者生产力而优化的HITL系统。

2025年Agentic AI大爆发

ChatGPT刚出来的时候，大家觉得它能写邮件、解释概念已经很厉害了。而现在的AI智能体能做的事情完全不是一个量级：

Lindy和Operator可以自动帮你约会议，读你的日历和邮件就行；Cursor、Claude Code、Devin、GitHub Copilot Workspace这些工具能自主写代码并部署；Sierra和Ada CX可以端到端处理客户支持；Bloomberg GPT智能体在执行复杂金融交易；Honeycomb的AI操作员在大规模管理云基础设施。

Agentic AI系统能独立规划任务、执行多步骤操作、调用各种工具，并根据结果动态调整策略，远不止聊天机器人那么简单。核心能力包括：LLM推理、工具使用（API、数据库、代码执行）、记忆系统、决策循环。

所以问题就来了这些智能体该完全自主运行，还是应该保持人类在关键决策环节？

两种方案的实际对比

场景：客户退款请求

方案1：完全自动化

方案2：Agent-Assist (Human-in-the-Loop)

对比结果：

自主版本处理快，但错失了维护VIP客户的战略机会。Agent-Assist版本虽然慢一点点，但AI这次学到了要区别对待VIP客户下回会建议更合适的方案。

核心优势：持续学习能力

Agent-Assist能创建一个持续学习循环，而且不需要昂贵的模型重训。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

不用微调或重训LLM，直接用RAG配合向量数据库来建立组织记忆。

每个人类决策都存进向量数据库（Pinecone、Weaviate、Qdrant、PgVector、Milvus等等），记录包括：上下文（客户类型、具体情况）、AI原始建议、人类最终决策、修改理由、执行结果。

学习曲线（假设场景）

第1个月：AI建议，人类批准或编辑60%的内容。系统开始收集真实决策数据，学到"客户说X时，人类倾向选择Y"、"VIP客户待遇不同"、"时机有讲究（比如假期会更慷慨）"。

第6个月：接受率升至80%。向量库已经有几千条人类决策记录了。每个新案例AI会检索5-10个最相似的历史决策。AI看到"8/10的类似案例里，人类都选了Z方案"，然后根据这些组织知识调整建议。人类编辑的时间少多了，因为AI有了上下文记忆。

第12个月：接受率达到90%。向量库存了3万多条决策，这就是全面的组织记忆了。AI同时检索短期模式和长期经验，初级员工通过RAG能获取到资深专家的决策智慧。系统改进靠的是知识库扩充，不是模型重训。

实际效果对比

第1周：空白状态

第12周：丰富记忆

这些进步来自向量数据库的扩充，跟重训LLM没关系。

RAG为什么比微调更适合Agent-Assist

不需要搞复杂的重训流程，往向量库加数据就行；新决策实时可用，立即生效；完全透明能看到哪些历史案例影响了当前建议；随时编辑、删除坏例子或更新策略都很方便；成本低不用GPU集群也不用重训算力；可解释性强能说清"基于这5个类似案例..."；多模态记忆，决策、结果、上下文、用户反馈都存；还能做版本控制，跟踪组织知识怎么演化的。

而工程复杂（训练管道、GPU基础设施）、费用高、迭代慢（更新要好几天甚至几周）、有灾难性遗忘风险（新训练覆盖旧知识）、黑盒操作（不知道具体改了啥）、需要ML/DL专业技能。

系统如何从人类反馈中学习

人类每次跟AI建议互动，系统都会捕获这个决策存档。不同类型的反馈教会AI不同的东西：

1、直接批准："这次对了"

人类不做任何修改就批准AI建议时，系统记为成功模式。

比如AI建议对损坏商品退款150美元，人类点了批准，系统就知道这个因素组合（损坏类型、客户等级、订单金额）适合150美元退款。

学到的经验："这个模式有效，类似情况继续用"。

2、编辑修改："方向对了，但具体操作要这样"（价值最高）

人类修改AI建议时，其实是在传授任何训练数据里都没有的公司特定知识。

例子：

AI建议："尊敬的客户，您的退款已处理。"

人类改成："嗨Victor，很抱歉你收到的订单有损坏。我已经处理了200美元退款，另外给你下次购买提供20%折扣。退款会在3-5个工作日到账，感谢你的耐心。"

AI学到：VIP客户要称呼名字、表达真诚歉意、说明时间线、附加补偿措施。下次类似情况AI会自动建议这种个性化处理。

这是最有价值的信号，因为它捕获了没法手动编程的专家经验。

3、完全拒绝："这不是正确处理方式"

人类拒绝AI建议并选择完全不同的方案时，说明AI对情况的理解根本就错了。比如AI按标准政策建议退50美元，人类拒绝后批准200美元加折扣码，因为识别出这是个有流失风险的高价值VIP客户。

AI学到："这类客户档案 + 这类情况 = 需要高级处理，不能套标准政策"。以后遇到VIP损坏问题，初始建议额度就会更高。

4、结果追踪："决策效果如何"

系统能跟踪决策后续，客户满意吗？有没有复购？问题解决了吗？

例如那个200美元退款决策，两周后的数据客户满意度9.5/10、续订了年度订阅、又买了2000美元的东西、状态：成功保留。

AI学到："对VIP客户的慷慨策略能创造长期价值，继续推荐这个方向"。时间长了，AI会建立起基于实际结果的理解，知道哪些方法真正有效，而不只是看起来不错。

什么情况适合完全自动化

说了很多不适合自动化的场景，我们再说说有些场景确实适合完全自主。

高频低风险操作

垃圾邮件过滤（Gmail每天处理数十亿封，出错可以容忍）、内容推荐（Netflix、Spotify）、广告竞价（毫秒级决策、易回退）、日志聚合和基础监控。

边界清晰的窄领域

云基础设施自动扩容（规则明确、可逆）、基础客服FAQ（事实性问答、低风险）、数据验证格式化、常规代码检查和格式化。

速度是硬性要求

欺诈检测（毫秒内必须拦截）、DDoS防御（等不了人工批准）、高频交易（虽然要有严格护栏）。

决策框架

什么时候该用Agent-Assist？

满足以下任一条件就该用：错误成本超过1000美元（看具体组织风险承受度）、影响客户资金/隐私/安全、有行业监管要求（金融/医疗/法律）、涉及模糊性或强上下文依赖、需要持续学习改进、经常遇到新情况、人类有值得保留的专业经验、错误难以回退。

什么时候考虑完全自动化？

必须同时满足所有条件：高频（每小时1000+决策）、低风险（单次错误成本<100美元）、易回退、规则明确、无人工审核的监管要求、完成充分测试（影子模式>90天）、监控告警到位、验证过回滚机制。

建议：就算完全自动化看起来没问题，也最好先从Agent-Assist开始，收集训练数据并建立信心。

总结

LLM和Agentic AI能力在爆炸式增长，完全自动化的诱惑确实很大。但真正能赢的公司，是那些懂得增强人类智能而非取代人类的公司，构建的系统能从团队每天的决策中不断变聪明。

Agent-Assist不是要减慢创新速度，恰恰相反它是为了构建这样的AI系统：学习组织的独特专业知识、在错误造成损失前就拦截、自然符合监管要求、无需昂贵培训就能持续改进、让核心人才专注高价值工作。

聪明的自动化策略是让AI处理速度和规模，人类贡献判断和适应能力。工作的未来不是人类对抗AI，而是人类与AI协作。

作者：Rajesh Srivastava

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