元腦企智EPAI高效打造智能體應(yīng)用

2025-06-18 10:19 來源:美通社 作者:電源網(wǎng)

北京 2025年6月17日 /美通社/ -- 當前,人工智能正經(jīng)歷從"知識庫輔助"向"自主決策執(zhí)行"的范式升級。早期依賴檢索增強生成(RAG)的大模型方案雖能解釋問題,卻難以閉環(huán)解決復(fù)雜場景需求。例如,在運維故障診斷中,RAG僅能輸出故障原因報告,仍需人工介入處理。這一局限正被新一代技術(shù)突破所取代:以大模型為"認知引擎"、智能體為"行動實體"的協(xié)同架構(gòu),通過構(gòu)建"感知-決策-執(zhí)行"閉環(huán),真正推動AI從"解釋世界"走向"改造世界"。借助浪潮信息元腦企智EPAI企業(yè)大模型開發(fā)平臺,企業(yè)僅需三步即可輕松構(gòu)建智能體應(yīng)用,實現(xiàn)工作執(zhí)行自動化,提升業(yè)務(wù)效率。

大模型落地范式升級:從"解釋問題"到"解決問題"

1. RAG的局限性

在這兩年的大模型落地實踐中,檢索增強生成(RAG)曾被視為大模型應(yīng)用的"黃金搭檔"——通過向量檢索技術(shù),模型能精準調(diào)取知識庫中的歷史案例與解決方案。然而,這種模式始終存在本質(zhì)局限:它僅能解釋問題,卻無法解決問題。

以服務(wù)器運維場景為例:當監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)出"CPU使用率100%"告警時,運維人員向RAG助手提問:"如何快速恢復(fù)業(yè)務(wù)?"

RAG的處理邏輯為:

檢索知識庫中相似案例(如"進程資源泄露"報告);

輸出故障原因分析及處理建議文檔;

最終仍需人工登錄服務(wù)器,逐行執(zhí)行命令。

2. 智能體:構(gòu)建"感知-決策-執(zhí)行"閉環(huán)

智能體架構(gòu)徹底顛覆了被動響應(yīng)模式。它以大模型為決策中樞,整合實時數(shù)據(jù)接口、自動化工具鏈與多步推理能力。在運維場景中,智能體的處理邏輯為:

對問題進行分析;

調(diào)用服務(wù)器API對問題進行排查;

定位問題后,在知識庫中查找解決方案;

自動執(zhí)行命令修復(fù),讓用戶再次嘗試。


元腦企智EPAI:智能體應(yīng)用開發(fā)的"全棧引擎"

元腦企智EPAI可以為企業(yè)用戶提供開發(fā)、評估、上線智能體的全流程,增強了知識檢索、互聯(lián)網(wǎng)搜索、工作流設(shè)計和智能體協(xié)助的功能,助力企業(yè)擴展大模型應(yīng)用范圍。元腦企智EPAI是浪潮信息的大模型應(yīng)用落地解決之道,能夠為企業(yè)AI大模型落地應(yīng)用提供高效、易用、安全的端到端開發(fā)平臺,幫助企業(yè)高效開發(fā)部署生成式AI應(yīng)用、打造智能生產(chǎn)力。

基于元腦企智EPAI,企業(yè)僅需三步,即可高效構(gòu)建智能體應(yīng)用。

Step1 智能體開發(fā)

在元腦企智EPAI智能體頁面只需通過拖拽式工作流編排,即可定義智能體的決策邏輯和執(zhí)行路徑。以運維助手為例,用戶輸入問題后,先讀取并寫入歷史記錄,然后通過"問題分類器"對問題的意圖進行分析。根據(jù)問題分類,分為三個業(yè)務(wù)分支。第一個分支查找問題解決方案,通過大模型+知識庫輸出。第二個分支對問題定位分析,通過調(diào)用API進行集群監(jiān)控、健康檢查和遠程診斷等。第三個分支處理一般性問題,引導(dǎo)用戶問題。三個分支的問題都會保存到歷史記錄并輸出最終結(jié)果。 


接下來,在智能體頁面配置交互流程,設(shè)置助手功能介紹和引導(dǎo)問題等。


Step2 智能體評估

智能體配置完成后,企業(yè)可以在元腦企智EPAI的"應(yīng)用評測"界面進行評估。只需填寫服務(wù)地址、API-KEY和評測集,就能夠自動評測智能體應(yīng)用的能力。


元腦企智EPAI可實時追蹤任務(wù)全生命周期,涵蓋模型配置、評測集規(guī)模、持續(xù)時長等基礎(chǔ)信息;同時可深度評估智能體運行狀態(tài),通過錯誤率、TPS(吞吐量)和TTFT(首字延遲)等12項核心指標,反饋智能體響應(yīng)速度與穩(wěn)定性。用戶可直觀查看不同智能體的性能雷達圖,包括響應(yīng)速度對比、回答正確率熱力圖、生成成功率趨勢曲線等指標的可視化分析。這套評估體系如同為智能體裝上"飛行記錄儀",既記錄"何時起飛、何時降落"的任務(wù)軌跡,又精準捕捉"飛行姿態(tài)"的每個細節(jié),確保上線無憂。


Step3 智能體上線&效果對比

最后,我們對比下前后效果。面對同一個問題,基于RAG的智能運維助手僅能解釋問題,需要用戶自己解決。而使用智能體后,智能運維助手能夠和用戶進行交互,從而定位出問題,并根據(jù)用戶權(quán)限給出解決問題的辦法。


綜上所述,通過在元腦企智EPAI平臺上創(chuàng)建智能體,企業(yè)用戶可以清晰地定義任務(wù)的執(zhí)行順序、責(zé)任分配以及各步驟之間的依賴關(guān)系,從而實現(xiàn)流程的自動化和優(yōu)化。借助元腦企智EPAI,用戶可以構(gòu)建基于深度思考模型的智能體,以及針對復(fù)雜場景的多級大模型,并結(jié)合深度思考解決實際問題。

元腦企智 EPAI 智能體應(yīng)用 人工智能 浪潮

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