软件工程师罗小东，拥有多年架构和平台设计经验，目前专注于平台与新技术的融合研究。
概述
此为针对于AIP在项目团队上在Agent上的研究成果参考，临时手稿，会有一些口语化。
此次的升级，通过工具、数据、私有模型的结合，高质量的输出结果和场景结合，将为下一步形成自动化触发的做基础能力，比如根据环境感触自动执行任务输出结果（如环境感知→任务触发→结果输出闭环）。
针对的是AIP智能体平台的三四季度的规划，主要针对于落地和专业级Agent的能力提升，这里对专业级能力的理解是高级水平、高级能力，比如我要一份十几页Word技术方案，应该出来的就是一份高级水平的技术方案。
提升的基础在于在二三季度智能体和业务场景的落地经验，还有研究升级、探索经验上面，包括MCP平台、数据治理平台的可行性结合进行的规划。
这里提升主要基于三个部分：
- 数据资产化
- 私有模型专业化
- 工具链深度集成
前期聊过类似于Manus、扣子空间这样形态会后面持续一段时间，包括目前的天工智能体形态也类似，在进一步的研究提升上面，我们觉得思路是对的，但是过程和体现形式上，需要做一些流程上的优化能力，同时要足够聚焦，我们需要更聚焦的场景来体现Agent输出能力。
将结合数据、专业数据一起，以结果为主的交付，随着大模型生态发展和应用结合上的不断成熟，结果会越来越专业。每个架构师思想不一，我有我思，期望可以给一些同学更多的参考。
提升准备
前期的AIP平台的形成的基础能力，主要是基于这一层上面做的AI大模型原生应用：
- 智能体管理平台（全生命周期管理）
- 轻量级数据治理平台（数据资产化）
- 智能体应用客户端（多形态交互）
现有智能体输出形态已覆盖主流范式，集成的智能体输出形态，这里的形态指的是Agent设计思路，还有交互和输出模式，主要是智能体能力输出的体现：
- 单智能体输出形态
- 多智能体群形态
- 多智能体结合场景形态
- DeepSearch形态
- 规划与执行形态
- ReAct推理形态
- MCP工具集成形态
- Agentic智能体和RAG形态
对比开源或者市面上的智能体体现形态上来说，基本上大差不差，而可以使用更深入的方法论和理论，当前在集成过程中，需要更加的聚焦在业务能力和场景上，需要对Agent进一步的提升和落地能力，体现Agent价值。
提升方向
我们并没有使用AI工作流，而是使用”目标->推理->总结->判断是否符合->推理->符合->结束”这样的ReAct架构去完成任务。其实在这个模式下，结合MCP工具，结合出来的效果也不错的，但是需要更专业的智能体角色。
以下为数据资产化集成:
这里主要提升会针对于几个方面来着手，大模型聚焦在指定场景下，数据越专业、越实时，效果会越好，而在于工具都完善的情况下，提升的主要方向便是从数据上着手。
主要提升点：
- 数据资产化：每个Agent的知识库，从数据采集、清洗、再到资产化，形成近实时的状态，做好资产归纳分类
- 私有模型微调：规划每个场景下的私有大模型，并且私有部署，建立模型微调平台；
- 工具针对化：每个MCP工具针对性要强，与资产化，数据化的能力结合适当；
以下为MCP工具集成:
为了上面的落地更加顺利，我们会将业务场景固化，不是每个场景都需要通用，需要固化的场景来固化效果，重在输出结果，还有体现这个场景的价值。
产品形态
以下为我们过程中一些产品形态和体现，这里我们将Agent归纳为几种形态，当然，可以通过这几种形态变换不同的场景，其它新的形态，我们会使用新的应用开发AI原生应用，以下为常见的形态展示，列出几部分：
- 单智能体输出形态，这里以数据分析智能体和AIGC为示例：
- 多智能体群形态，这里以群聊为示例，这个需要做升级，但是大体已经集成一版本：
- 多智能体结合场景形态，这里演示文档审核和企业智能库场景：
- DeepSearch形态，主要是基于类似于Manus一样的功能，这里做了删减，不涉及太多的功能，专注于分析、查询、研究类，生成报告和总结结果输出：
- 规划与执行形态，这个比较常见，数据分析和方案协作上：
- MCP工具集成形态，这里更为常见，主要是集成工具，主要使用ReAct来执行：
产品形态的体现和输出，这意味着这块的有一定的成熟度，其实很多项目都可能达到，但是最终还是会回归到数据上，不管是网络搜索还是爬虫，还是Agent自动打开浏览器都是为了数据，基于上面的多种形态，我们会统一的智能体管理平台，还有可以切换不同的智能体在不同的形态下处理问题，比如同样的写文章，推理和带有MCP、还有工作流的智能体是不一样结果的，所以我们提供了任意场景切换智能体的方式：
以下为智能体管理平台：
发布不同的场景还客户端应用商店和指定的场景：
这个过程中我们发现还是不能满足很多场景，或者说要探索很多场景，但是这些并不是我们想做的，目前更需要做的是聚焦在可落地场景上。
总结
这个是我们从通用能力转向专业、深度能力的一些探索，虽然说很多方向明确，规划通过”数据精准化、模型专业化、工具深度化”的三维提升策略，结合场景固化和流程优化，实现智能体从通用能力到专业级输出的质变。当前已完成技术路径验证，后续将聚焦高价值场景实现能力突破。