近两年，智能体（AI Agent）这个词越来越火热，年中的WAIC人工智能大会上，智能体产品遍地开花，几乎所有厂商都在“秀肌肉”。说实话，现在要开发一个智能体并不难，半小时不到就能创建一个可以聊天和帮助我们执行任务的“智能助手”。
但问题是，这些智能体是不是真的好用呢？
从“能跑起来”到“好用”，从规划到落地，中间隔着的并不是单纯的技术问题，而是一大堆现实问题。
一、大模型“幻觉”问题和行业Know-How
智能体的未来，不在于创建出一个极为聪明的Agent，而在于能让Agent真正融入企业的流程和决策体系当中去。
目前大部分智能体的底层都是用大模型，而大模型有个通病，就是会一本正经地编胡话。如果是涉及泛娱乐或自媒体创作场景倒是没有关系，毕竟大众不会在乎真实性含量到底有多少，但是涉及到政企，大型集团如银行、财务、政务这些低容错甚至零容错行业和领域，他们的核心需求是专业和有逻辑，要求严谨、合规和安全，因此输出的内容就不能这么随意乱编乱造了。如果让一个通用智能体去做银行数据分析、财务报表、发票识别、信贷风控，输出的内容基本都是泛泛而谈，脱离实际业务，准确性和输出效果都不尽如人意。
所以真正能落地的企业级智能体，基本都在一件事上下功夫：让系统不要“胡说八道”，规避大模型“幻觉”问题。
因此，要想解决智能体“胡说八道”的问题，就要让智能体既懂语言，又懂业务，通过引入 RAG和知识库，确保输出内容有事实依据。
例如金智维在金融领域的智能客服项目中，通过知识库与流程自动化系统结合，业务回复准确率实现了大幅提升，而他们也在金融、制造、政务领域积累了多年流程自动化经验与业务脚本库。
二、从认知到执行的闭环问题
很多智能体的问题在于只会做思考和分析，不会做；能理解任务，却不能真正执行。
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而企业需要的是能帮他们“干活”的数字员工。
因此“RPA+AI Agent”的组合越来越被重视，智能体负责理解和决策，RPA负责执行，二者合在一起，企业级智能体才能真正落地。
三、企业级智能体的落地路径
企业可以选择从零开始搭建智能体，除了需要算力支持，还要有知识库沉淀，执行环节的建设和成本也需要考虑进去。建议优先选择提供云计算资源支持的智能体开发平台，按需购买算力资源并快速部署。
除了以上路径，想让智能体真正为业务所用，不一定要从零起步。
更稳健的做法是：先从流程自动化入手，用成熟的RPA平台打通业务链路，再融合智能体的理解与决策能力。
RPA可以让企业的核心业务流程实现标准化的可控执行，再结合智能体的思考和分析能力，形成“认知—执行”的闭环，像金智维的Ki-AgentS 平台，深度融合了RPA的流程自动化能力与大模型的认知决策能力，组合成一种“认知+执行”的架构，相当于给RPA装上了“大脑”，这样的智能体才能真正“干活”，而不只是会“说话”和“思考”。
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