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中年IT男的AI焦虑深更半夜 ， 老谭躺在床上辗转反侧睡不着 ， 人到中年心事多 ， 今年心事尤其多 。
谭江今年36 ， 是某大型IT硬件厂商的渠道技术支持部主管 。
他每天要干的事儿 ， 是给渠道培训、做技术支持、解答渠道各种产品问题：故障排查、产品配置、功能咨询、备件流转等 。
一干就是10年 ， 从客服小兵干到技术主管 ， “小谭”变“老谭” 。
过去几年 ， 老谭顺风顺水 ， 公司业绩很稳 ， 渠道队伍也不断壮大 ， 老谭觉得自己很吃得开 。
渠道都很认老谭 ， 公司也把他当宝 。
但最近 ， 老谭心里开始有点慌了——
大模型发展势头有点猛 ， 各种智能体开始满天飞 ， 天天听到有大公司因为AI裁员的消息 。
当然 ， 更大的压力来自内部 ， 老板大会小会上各种敲打：全员学AI！
老谭快被老板给敲麻了…
如果AI真能解决大多数标准化问题 ， 那自己这帮技术支持团队 ， 还能剩下什么价值？
老谭的AI“邪修”路老谭开始琢磨自己的出路↓
不会写代码 ， 但懂业务、懂产品知识、懂渠道需求 ， 也大致了解AI的能力边界 。
怎么把AI用到实际工作中？而不是等着AI把自己淘汰？
思前想后 ， 老谭觉得就从自己最熟悉的工作入手 ， 也鼓捣个「渠道技服智能体」 。
不光能把自己部门的一些重复性、基础性的咨询搞定 ， 还能7×24小时提供服务 ， 缓解一下部门人手不足的现状 。
于是 ， 老谭开始四处找方案 ， 搞实验 。
看看是不是真有传说中那种「零基础、无代码 ， 一键开发智能体」的方案 。
一圈试下来 ， 老谭发现 ， 市面上智能体开发平台很多 ， 但大部分都是搞通用智能体的 ， 不擅长应对复杂的企业级场景和需求 。
比如 ， 挂上知识库不好使 ， 复杂的工作流也跑不通 ， 更不用说当下最热门的多智能体协作了 。
在老谭看来 ， 这种高阶的企业级智能体 ， 得找专业开发团队定制 。
一筹莫展之际 ， 老谭猛然发现 ， 腾讯云新发布了一个「智能体开发平台」 ， 据说是专门针对企业级复杂场景 。
老谭是腾讯元宝的重度用户 ， 也体验过开发通用智能体的腾讯元器 ， 觉得都不错 ， 现在这个新平台 ， 让老谭瞬间看到了一丝希望 。
于是 ， 老谭赶紧登录平台 ， 立马开试 。
这一试不要紧 ， 他发现自己打开了新世界——
腾讯云智能体开发平台如何征服企业级用户这个「腾讯云智能体开发平台」 ， 主打大模型应用定制 ， 面向企业级场景 。
从底层云智算基础设施到热门模型、原子能力 ， 再到智能体开发、应用场景 ， 功能相当齐全 。
像老谭这样的企业运营人员 ， 即便没有代码基础 ， 也能快速上手 。
基于应用范式快速配置大模型应用 ， 简单修改配置项后即可发布 。
这其中 ， 最让老谭啧啧佩服的 ， 是平台提供了RAG型、Workflow型、多Agent协作型三大类开发框架 。
每种开发路径都细节满满 ， 而这 ， 才是企业级智能体开发与通用智能体开发的最大差异 。
一、如何搞定知易行难的RAG？RAG这东西 ， 一说人人都知道 ， 一搞人人都喊难 。
企业级场景下 ， 有很多私有数据、专业知识 ， 通用大模型在预训练甚至后训练的时候 ， 都学不到 。
此时 ， 用RAG知识库的方式 ， 给大模型提供一份外挂 ， 就好比是一份小抄 。
这样 ， 就能让大模型迅速与企业专有场景结合 。
通用知识题会做 ， 专业情景题也会答 。
但是 ， RAG这个看起来很简单的技术 ， 实际落地却非常难 。
小抄人人会做 ， 但是能覆盖所有知识点 ， 而且还临场发挥考100分 ， 就太难了 。
四大落地难点让老司机都望而却步↓
RAG落地难题①
企业知识格式多样、排版复杂、图文并茂 ， 还包含各种形态的表格、子元素 ， 机器很难快速抓住精髓 ， 而且传统OCR技术识别精度低 ， 元素易丢失 。
老谭深有感触 ， 公司那些产品文档 ， 五花八门的 ， 自己肉眼看都费劲 ， 机器就更难处理了 。
鹅厂怎么破呢？
腾讯云智能体开发平台提供全链路的企业多模态知识处理解决方案 ， 涵盖复杂文档解析、切分、检索、推理、生成 。
在多模态知识导入和解析环节 ， 鹅厂拿出来了专业的OCR大模型解析引擎 。
覆盖复杂版面分析、元素子图识别 ， 准确还原阅读顺序 ， 识别准确率提升30%！
同时 ， 鹅厂还有业界首个语义切分大模型 。
相比传统的正则切分方式 ， 语义切分有助于更好的还原文档含义 ， 显著提升回答完整性 。
RAG落地难题②
企业知识库中大量结构化表格 ， 数据庞大 ， 检索困难 ， 更有非标表格惹人烦 。
你以为光是非结构化的多模态文档难入库？
其实 ， 企业里大量存在数据库、电子表格里的知识 ， 也很棘手 。 因为这些结构化的表格 ， 动不动就数万行、上百列 ， 让人吃不消 。
比如 ， 老谭手里这份超过10万行的产品价格表 ， 就是大难题 。
此时 ， 鹅厂又拿出了一个利器↓
基于LLM的embedding模型 ， 可以轻松对付这种大表格 ， 同时支持Text2SQL能力 ， 处理标准大表单表及跨表检索 。
企业中还有些“变态”的表格——
虽然样子是表格 ， 但其实是变形的、嵌套的非标准表 ， 没法用Text2SQL精确检索 。
怎么对付呢？
遇到无法使用Text2SQL的不规则大表 ， 鹅厂综合使用表格摘要检索、关键词检索、向量检索 ， 三板斧齐下 ， 提升问答准确率 。
RAG落地难题③
用户对话信息多模态 ， 包含图文交错等复杂信息输入 。 而召回时 ， 知识库中对应的文档同样图文交错 。
在这个环节 ， 用户提问往往不按套路出牌 ， 动不动图文混排、粘贴拷贝 ， 一股脑的塞进来 ， 分分钟把模型问晕 。
同时 ， 知识库的文档也是图文混排 ， 难以组织出有条理的答案 。
我鹅超聪明 ， 多模态理解一流 。
能够精准理解对话中的图文关系 ， 并能精准组织出图文并茂的答案 。
RAG落地难题④
严肃场景 ， 对模型判断模糊知识、无关知识的能力要求高 。
企业场景都是严肃场景 ， 回答要精准、明确 。 但在实际执行RAG时 ， 可能无法在知识库中找到精准答案 。
比如用户问题很模糊 ， 检索的时候 ， 找到多个相近答案 ， 但无法确定具体哪个更匹配 。
此时 ， 鹅厂会根据上下文语境 ， 结合检索结果综合判断 。
并可以进行追问澄清 ， 了解用户的明确意图 。
对于无法检索到有效答案的问题 ， 给出拒答回复 。
绝不自己加戏 ， 从而避免用检索到的无关数据对用户产生误导 。
同时 ， 鹅厂还提供领先的知识管理能力 ， 比如问答对自动生成与校对 ， 文档对比与对比后决策 。
总之 ， 依靠这一系列“鹅操作” ， RAG落地的难题终于有解啦 。
二、如何搞定曲折复杂的企业工作流？利用RAG功能 ， 老谭完成了技术咨询问答智能体的搭建 。
【一个中年人的AI邪修…】接下来 ， 老谭想要更上层楼 ， 开发一个维修工单流转的工作流智能体 ， 又遇到不少难题 。
工作流落地难题①
复杂业务场景 ， 涉及流程分支和业务接口多 ， 仅依赖模型自主规划准确率不高
虽然现在深度思考模型很厉害 ， 具备强大的自主规划能力 。
但很多企业级的复杂场景 ， 涉及众多流程分支和接口 ， 大模型靠自主规划 ， 很难跑明白 。
面对这样的复杂业务流程 ， 鹅厂提供可视化拖拉拽编排能力 ， 零代码构建工作流 。
编排平台具备10+画布节点 ， 灵活调用大模型、知识库、插件、工具、代码、子工作流 ， 轻松完成复杂流程创建 。
工作流落地难题②
对话与流程耦合 ， 工作流节点难以灵活跳转 。
有些高难场景 ， 比如对话与流程耦合 ， 工作流需要回退操作 ， 这流程就走到死胡同了 。
鹅厂通过内置全局视野Agent ， 负责接管对话 ， 识别全局意图、灵活跳转（包括回退） 。
不止如此 ， 鹅厂还提供了PDL流程描述语言 。
遇到超级复杂的工作流 ， 可以把画布转换成PDL ， 通过Agent理解全局流程 ， 更加灵活地处理“超纲”工作流 。
三、如何搞定全员互卷的多Agent协作？在用工作流搞定维修工单流转智能体后 ， 老谭彻底飘了 。
他决定干个大活 ， 玩玩多智能体协作 ， 把一线支持岗、二线支持岗、维修工单岗、满意度回访岗组团一起扛活 。
听起来很复杂吧？
但用了腾讯云Multi-Agent开发框架 ， 一切都变简单 。
零代码创建多Agent
全面兼容OpenAI Agents SDK 产品定义 ， 支持零代码创建 Multi-Agent 。
整个过程只需三步①创建Agent→②添加多Agent→③配置转交关系↓
在添加多Agent小伙伴的时候 ， 既可以选官方预置的各种基础功能Agent ， 也可以直接新建自己的专用Agent ， 再添加↓
想不到吧 ， 一个组团干活的Agent小队 ， 瞬间就搞定了 。
丰富的MCP插件
提供丰富的精选MCP插件 ， 并支持自定义MCP插件 。
像老谭这种履历 ， 可没本事开发各种各样的功能模块 。
没关系 ， 平台预置了丰富的鹅厂内外部插件 ， 兼容MCP ， 开箱即用 。
另外 ， 鹅厂还特别贴心 ， 把自己的专业RAG能力“封装”成一个知识库检索智能体 ， 作为“Agentic雇佣兵” ， 来支持复杂问题回复 。
四、如何搞定智能体的权限管理？老谭深知 ， 搞定各种形态的智能体功能还不够 ， 在企业级场景 ， 智能体的安全、权限管理非常重要 。
而安全方面 ， 恰恰也是腾讯云智能体开发平台的特色↓
鹅厂支持平台级、平台级、知识库级多层权限体系管理 ， 可以与企业的组织架构、岗位角色打通 ， 也可以设置黑白名单 。
中年IT男 ， 踏上AI快车道经过一周琢磨和尝试 ， 老谭开发的系列智能体上线了！
他尝试着分享给部门同事和几个熟悉的渠道伙伴 ， 以及自己的老板 。
结果 ， 得到一致好评 。
老板刚参加WAIC2025回来 ， 看罢老谭的成果大受震撼 ， 立即在各部门推广 ， 还给老谭部门批了一大笔用云预算 。
接下来的日子 ， 老李彻底沉迷了 。
俨然成了AI开发小能手 ， 不光教同事们应用智能体 ， 还让自家的娃上了AI开发兴趣班——
学习用「腾讯元器」开发通用智能体 。
元器用起来就更6了 ， 海量模板 ， 一键做同款 。
还能充分利用腾讯生态 ， 有微信公众号、腾讯文档、微信支付MCP的加持 。
短短一个月 ， 老谭就完成了蜕变 ， 从「AI焦虑症」患者 ， 变成了「AI依赖症」患者 ， 并且成功“传染”给了身边的每个人 。
这次经历 ， 也让他深深意识到——
AI时代 ， 中年人才是最有核心优势的一群人 ， 他们可以凭借丰富经验、业务沉淀 ， 更好的驾驭AI ， 让自己变得更加不可替代！
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