企业级 Agent 设计：从 0 到 1

企业级Agent设计需要和企业级应用的场景和业务目标相结合，考虑到企业级应用的复杂性和多样性，Agent 设计需要考虑以下几个方面：

1. 良好的可扩展性：确保能够方便地添加新的功能和模块，以满足企业级应用的不断变化的业务需求
2. 现有企业应用的集成：确保能够与其他系统进行数据交换和协作
3. 系统架构和性能：确保能够处理预计规模的并发请求和数据处理，并能够进行性能扩展
4. 权限控制和数据安全：确保企业的核心信息和敏感数据不会被泄露
5. 可观测性和评估：确保能够及时发现和定位问题，同时能够对系统的性能和效果进行评估和优化

设计路径

• 能力储备（能力源与数据源的转化）

  • 定义与作用：将企业内现有的API/非API能力与数据源抽象为可被Agent调用的工具与知识，预先构建评测集以支撑后续设计与验证。
  • 输入：
    • 能力源：企业现有的能力接口，包括API方式，也包括非API方式的。
    • 数据源：企业现有存储系统管理的各类数据，可以是结构化的，也可以是非结构化的。
  • 输出：
    • 可调用工具与知识：沙箱化的API接口封装、MCP市场、本地Tool、外部Tool、向量检索知识库、模板化Prompt规则集。
    • 评测集：围绕bad case收集的真实场景数据，包含异常情况、错误操作、边界条件等。
  • 依赖：工具封装与接口规范、数据脱敏与权限控制、评测口径与样本治理。

• 系统设计（业务场景分层与Agent架构）

  • 定义与作用：按场景分层梳理痛点，设计对应的Agent体系与交互流程，形成可实现的架构图与职责划分。
  • 输入：从企业实际应用场景出发，收集不同场景的痛点清单。
  • 输出：多Agent体系与Workflow编排方案，例如内容识别、被动/主动回复、质量评审等subAgent。
  • 依赖：记忆模块、Tool与知识库的统一调用、并行/串行Workflow编排机制。

• 系统搭建（SDK/模型/Prompt与业务目标）

  • 定义与作用：完成SDK选型、模型选择与Prompt的组合方案，并落地到业务目标与量化指标。
  • 输入：SDK能力项诉求（Tool管理、上下文管理、知识库管理、MCP生态融合/兼容性、可观测、评测能力）、模型能力画像、Prompt设计方法与模板。
  • 输出：
    • Agent能力栈：MCP市场、本地Tool、外部Tool、上下文存储（短/长期记忆与过期策略）、向量检索与文档解析、可观测模块、评测数据集与报告工具。
    • 业务目标与指标：信息获取效率、旁路/主动回复采纳率等。
  • 依赖：SDK与生态兼容、内部系统对接。

• 系统评测（数据回流、方法与模板）

  • 定义与作用：在真实交付中建立评测闭环，确保优化迭代有客观依据。
  • 输入：用户顶/踩与人工标注等回流数据、评测集属性与规模、评测平台与方法（如向量相似度、LLM-as-a-judge）。
  • 输出：稳定的评测集与报告，驱动功能与Prompt/模型的持续优化。
  • 依赖：观测数据采集与评测平台选型、数据治理与安全合规。

• 优化迭代（安全与自学习）

  • 定义与作用：在上线后强化安全能力并探索自学习（RL）机制。
  • 输入/输出：基于评测与观测的Bad Case收集与修复；上线后安全策略更新与回归验证。
  • 依赖：发布与回滚机制、权限与合规治理、评测与观测联动。

• 关键共性能力

  • 工具/技能编排：支持多Tool、支持多Agent并发与串联Workflow编排，支持MCP与Tool混合。
  • 状态与记忆：短期记忆管理对话状态，长期记忆用于知识沉淀与回溯。
  • 知识接入与治理：多知识库并行检索与合并、PDF/Markdown解析与版本管理。
  • 可观测与治理：指标、日志、调用链采集与暴露（Prometheus/OpenTelemetry），支撑评测闭环。
  • 质量与安全：变更方案风险识别、信息安全与权限控制。

主要设计思路

形成从需求到实现的通用路径，并以要点佐证其可复用性。

• 路径总览

  • 企业源转化：识别并封装能力源与数据源，完成工具化与知识库化；同步构建初始评测集。
  • 系统设计：分层梳理业务功能点，设计多智能体架构与任务编排。
  • 系统搭建：完成SDK/模型/Prompt的组合选型，定义业务目标与量化指标。
  • 系统评测：建立数据回流与评测模板，支撑持续迭代。
  • 优化迭代：以安全与自学习为抓手，闭环优化上线能力。

• 设计原则（可复用）

  • 目标拆解与场景分层：先枚举功能点，再按场景拆分子任务与职责。
  • 能力映射与工具化：将非API能力拆解为可调用的subAgent/Tool，API能力统一封装为MCP或本地Tool。
  • 任务编排（并行/串行）：采用并行与多智能体系统提升效率与可靠性。
  • 人机协同与记忆：对话态处理依赖短期记忆，知识沉淀通过审阅智能体更新专属知识库。
  • 口径与安全：严格限定数据来源与权限控制，确保信息安全与合规。
  • 度量与优化：以采纳率、触发率等量化指标驱动评测与优化。

VeADK 对应能力

• 智能体范式与编排

  • 能力：LLMAgent / CustomAgent / ParallelAgent / ReactiveMultiAgents。
  • 适用场景：内容识别、分类/总结、并行检测、会话态被动应答、多subAgent业务流调度。
  • 关键接口/集成点：自定义 _run_async_impl；并发subAgent管理；Tool调用（MCP/本地）。

• 记忆与上下文管理

  • 能力：短期记忆（ShortTermMemory），长期记忆（专属知识库沉淀）。
  • 适用场景：会话态管理、上下文获取与关联。
  • 关键接口/集成点：上下文存储引擎、TTL过期与检索API。

• 知识库与检索

  • 能力：向量检索引擎，PDF/Markdown解析，版本控制；VeAIOpsKBManager（多知识库并行检索与合并）。
  • 适用场景：RAG 检索与多知识源融合。
  • 关键接口/集成点：VIKING DB接入。

• 工具管理与生态兼容

  • 能力：内置工具 + MCP/本地Tool扩展；兼容 GoogleADK。
  • 适用场景：日志规范检测、根因定位、变更风险识别、监控策略配置与告警投递。
  • 关键接口/集成点：MCP Tool扩展、ChatTools读取聊天历史、Web化配置监控规则。

• 可观测与评测

  • 能力：Prometheus指标暴露、OpenTelemetry追踪集成；评测数据集管理与自动报告工具。
  • 适用场景：Agent调用度量、日志与调用链采集、评测闭环。
  • 关键接口/集成点：Fornax观测上报、RDS会话数据同步到数仓形成评测集。

• 权限与安全（数据与访问治理）

  • 能力：权限回调接口 + 过滤器（email/index_name/query）；信息安全与脱敏展示。
  • 适用场景：知识检索权限控制与结果脱敏。

• 模型与 Prompt 协同

  • 能力：模型选型画像（如Doubao擅长语义与摘要；Deepseek擅长工具调用与流程规划；CRISPE Prompt框架与模板化规则）。
  • 适用场景：FAQ归纳、标签构建、内容审核、工作流编排与执行、检索协作任务。
  • 关键接口/集成点：Prompt规范与变量渲染；模板维护与版本管理。