智能体
韧性Resilience
敏捷性Agility
可持续性Sustainability
将企业封装好的一个个“业务能力”（EBC）作为其操作和服务的上下文与环境，通过AI技术（感知、思考、行动、学习循环）具身其中，成为一个专精的、自主的、可协作的数字化同事，最终目标是放大和增强人类员工的智慧与效率，让整个组织变得更加智能、敏捷和韧性。
从流程自动化向决策智能化、从人操作系统向系统 augment 人的根本性转变。
1. 感知与理解 (Perception & Understanding)
- 输入处理： 接收用户输入，可能是文本、语音、图像或多模态信息。对于语音，需要自动语音识别 (ASR) 转换为文本；对于图像，需要计算机视觉 (CV) 技术进行解析。
- 自然语言理解 (NLU)： 这是理解用户意图的关键。它需要：
- 意图识别 (Intent Recognition)： 判断用户想做什么（例如：问天气、订机票、设置闹钟）。
- 槽位填充 (Slot Filling)： 从语句中提取关键参数（例如：对于“订机票”，需要提取
目的地、时间等槽位）。 - 上下文理解 (Context Awareness)： 理解对话的上下文，处理指代（如“它”、“那个”）和省略信息。
2. 知识与管理 (Knowledge & Management)
- 内部知识： 智能体被训练时所学习到的海量参数化知识，存储在模型权重中。这使其能够回答常识性问题、进行推理等。
- 外部知识： 通过检索增强生成 (RAG) 技术，从外部知识库、数据库或互联网实时获取信息，弥补内部知识的滞后性和局限性。
- 上下文管理 (Context Management)： 在对话中临时记住并管理当前会话的信息（通常通过
对话历史或上下文窗口实现），这是实现多轮对话的基础。
3. 推理与规划 (Reasoning & Planning)
- 逻辑推理： 根据已有信息进行推导、总结、归纳和演绎。现代LLM在此方面表现出色。
- 任务分解与规划： 对于复杂指令，智能体会将其分解为多个子任务步骤，并规划执行顺序。例如，“帮我写一份报告”可分解为：1. 确定主题和大纲，2. 搜集资料，3. 撰写内容，4. 格式化。
- 工具使用 (Tool Use)： 智能体知道自己能力的边界，并学会调用外部工具/API来完成任务，例如：
- 执行计算（调用计算器）
- 获取实时信息（调用搜索API）
- 操作外部系统（发送邮件、控制智能设备）
4. 生成与执行 (Generation & Execution)
- 自然语言生成 (NLG)： 将推理结果、规划好的动作或检索到的信息，转化为人类可读的自然语言响应。这不仅要求语法正确，更要求流畅、友好、符合语境。
- 动作执行： 如果规划中涉及到工具调用，智能体会生成结构化代码或API请求来真正执行这些动作（例如，真正发出一封邮件）。
人工助手智能体的逻辑是一个融合了感知、知识、推理、行动的复杂闭环系统。它不再是简单的“模式匹配”或“问答对”，而是一个具备一定自主性的目标驱动型智能体。其强大之处在于利用大语言模型作为其“大脑”，进行深入的理解和泛化的推理，并通过工具使用来扩展其能力边界，最终通过与环境的交互（多轮对话）来完成任务。
