在很多企业，大模型已经部署了，知识库也搭建了，对话机器人也上线了，但业务人员仍然一句话戳穿：“感觉AI没什么用，还得我自己来。”
你是不是也遇到过这种尴尬场景？
产品演示看起来很炫酷，一到真实业务场景就“水土不服”；
研发部门搭好了平台，业务部门却不知道怎么用，更别说愿意用；
花了几个月精心训练的模型，最终却成了展示厅里的摆设。
问题不在AI技术，而在AI没有真正“嵌入”到每条业务线的生产节奏中。
今天，我们就从这张被很多企业内部争相收藏的架构图出发，带你看清：
企业级“场景AI Agent”到底该怎么建？
业务人员、研发人员如何协同“造 Agent”？
如何从“一个人造一个”走向“全公司复用共建”？
如何让AI成为每条业务线上真正的生产力，而不只是另一个管理系统？
这是一次从实战出发的拆解，更是一份正在落地的方案蓝图。读完这篇，你将看到一个活的、滚动式迭代的 AI 业务体系，如何真正让企业动起来、跑起来、活起来。
一、为什么“场景AI Agent”成为企业智能化转型的关键突破口？
最近在给多个企业客户做智能化转型咨询时，我们发现一个共同的问题：大家都知道大模型厉害，但不知道怎么真正落地。工具看了不少，PoC做了不少，但能落地的项目屈指可数。
根本原因是什么？技术不是关键，关键在于业务和研发之间缺乏一套标准的协作机制。
于是，“场景 AI Agent”体系开始浮出水面。它的本质是：
以“场景”为单位组织能力、工具和知识；
以“Agent”为执行体连接业务目标与技术实现；
以“框架+工具+组件”的方式构建复用型中台能力。
如果说大模型是发动机，那么Agent 就是装上轮子的汽车，它能真正驶入业务场景，创造实际价值。
二、两条主线：业务人员与研发人员的“双轨生产体系”
我们来看看图中最核心的结构：Agent 的生产体系被分成了两大路径，分别面向业务与研发。
1. 无代码生产线：业务人员的智能体工具箱
这一部分专为不懂技术的业务人员设计，包括产品经理、行业专家、方案顾问等角色。
通过 dify、Flowise 等无代码平台，业务人员可以快速完成：
应用编排（应用生成）：如客户助手、报价助手、合规问答助手；
能力生成（API生产）：如获取定价模型、合同条款提取、知识问答接口。
系统会自动把业务流程转化为一组 模块化的 Agent 组件，这些组件可以在应用中任意编排使用。
举例： 一位房地产销售经理通过 Dify，制作了一个“客户房源匹配 Agent”。他只需要拖拉模块，就完成了：
用户意图识别（想买什么样的房）；
查询房源数据库；
自动推荐 3 套符合要求的房源，并生成推荐话术；
提供合同报价表生成按钮。
整个流程，不用写一行代码。
2. 有代码开发线：研发人员的定制能力平台
当业务场景复杂、性能要求高时，研发人员就需要进入战场。他们通过写代码，搭建更精细、更可控的 Agent 系统。
开发线的结构分层非常清晰：
Web框架层：Flask、Gevent 等基础服务框架，提供前后端接口。
Agent 应用框架层：如 graphRAG、AgentGPT、AutoGPT、DSPy，分别用于不同的任务（多轮对话、多Agent协作、数据建模等）。
Agent 编排与运行中间件：langchain 是核心，它支持链式调用、工具封装、RAG集成等功能。
开发语言层：目前以 Python 为主，兼容 Java，支持 prompt 配置脚本。
研发人员可以基于这些框架组件，进行深度开发，并逐步沉淀出标准 SDK 或服务平台。
graphRAG 是当前最受欢迎的检索增强生成框架，支持图谱化任务链设计，非常适合知识密集型应用，如法律问答、医药助手、合同审核等。
三、多类型Agent协同：能力拆解与模块组装
在这套体系中，Agent 不再是“一个大模型前面挂个对话框”，而是被划分为多个“任务角色”，各司其职。图中的横轴部分，就是完整的 Agent 能力结构图。
1. 对话助手 Agent：最基础的人机接口
它主要处理自然语言输入、意图识别、上下文保持等问题，配合多轮对话管理机制，构建一个“懂业务语言”的接口。
2. 多任务 Agent：分工协作型的执行中枢
包括：
多 Agent 协同调度；
能力模板生成（如：报价能力、投标分析、合同审查）；
数学建模、代码生成等功能型 Agent；
场景模板（如“营销策略制定”、“财务预算生成”）等。
3. 特定任务 Agent：聚焦业务价值的封装体
这些 Agent 更像是微服务，解决特定问题，如“提取发票要素”、“根据邮件生成摘要”、“调用 CRM 查询客户资料”等。
它们拥有：
工具调用能力：API封装、系统调用等；
提示词库：标准 Prompt 模块化；
缓存框架：对话状态存储；
RAG能力：知识库检索与调用；
能力 Agent 嵌套：Agent 调用 Agent，形成递归执行。
四、核心能力模块：让 Agent 不止会聊天，而是真正“能干活”
光有对话不够，真正可用的 Agent 必须具备以下几个“硬核能力”：
1. 工具集成
通过 API 调用，让 Agent 拥有调用企业内部系统（ERP、CRM）或第三方插件的能力，变成一个“可以执行命令的机器人”。
2. 提示词库 + 缓存框架
使用精调过的提示词模板，配合缓存上下文结构，提升多轮对话的稳定性与连续性。
3. 知识库记忆
即时调用（RAG）；
长期记忆（用户历史行为）；
多模态内容记忆（文档、图片、表格等）；
4. Agent 编排系统
类似“流程图”，业务流程被拆解为一组 Agent 节点，通过 langchain 的 RouterChain 或 graphRAG 编排执行。
比如：“智能法务助手” 的编排逻辑： 用户上传合同 → Agent 识别合同类型 → 检索合同库 → 提取风险点 → 自动生成修改建议 → 邮件发送 → 存入知识库。
这一过程每一步都是一个 Agent，由编排系统串联。
五、中台化：打造企业级智能体协作平台
一个企业，不可能靠单个 Agent 解决所有问题。真正的进阶，是打造一套“中台化智能体体系”。
图中右下角蓝色模块强调：
所有的框架、能力、工具都可以统一版本、共建共维，形成企业内统一的中间件。
好处非常明显：
降低重复开发；
提升维护效率；
多业务共享能力底座；
开发与运维解耦，支持跨团队协作。
研发人员只需对接统一的中间件，业务人员可在前端灵活编排，实现“高内聚、低耦合”的智能体系架构。
六、结语：让 AI 真正走进每一条业务线
从一开始的大模型技术热，到现在逐渐走向场景落地，我们越来越清晰地认识到：
真正释放 AI 生产力，不是堆参数、拼推理速度，而是构建一整套场景驱动、角色分工、可维护的 Agent 体系。
这张图，背后隐藏的是：
一整套 “业务 x 技术” 双轨驱动的组织协作机制；
一整套 “场景 x 能力” 模块化构建的方法论；
一整套 “落地 x 复用 x 进化” 的企业级智能体体系思维。
未来企业的每一条业务线，都会有专属 Agent。
但真正强大的企业，不是有多少 Agent，而是能不能让业务人员和研发人员，一起高效地产出它们。
这一切，从搭建属于你们自己的“场景 AI Agent 体系”开始。
