案例 16 · 电信网络分析

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Q3：后来你使用AI解决这个问题的整体思路和关键步骤是什么？
我做这个项目时，先做的第一件事是搞清楚三个问题：客户到底要什么输入？最后需要
什么输出？中间到底发生了什么？
因为如果这三个东西没有搞清楚，Agent写得再漂亮也没有意义。
第一步，重新梳理原来的分析流程。
我们把原来的数据分析过程拆成比较细的不同组件，再重新考虑每一个环节应该使用什
么方法、什么结构，最后再把这些组件重新组合起来，让整个Agent的输出尽可能达到
客户要求的结构和质量。
第二步，把Agent定位成一个可以反复运行的业务系统。
我们没有把它做成一个“会聊天的分析师”，而是把它当作一套业务系统来设计。
比如说，客户问一个网络问题，系统需要能够理解问题，然后处理对应的网络数据，再
进行分析，最后给出结构化结果。
这中间每一步都需要考虑：数据是不是对的？分析过程是不是可靠？输出格式是不是符
合要求？如果同一个问题重复执行，结果是不是稳定？
所以我们最终交付的，从客户角度看可以理解成“一个Agent”；但从我们的角度，它实
际上是一个可以被反复使用的Agent系统。
第三步，考虑如何让它可扩展。
客户往往有几十甚至上百个分析师。如果每个人都单独装一个Agent、单独维护一套东
西，这个方案很快就会失控。
所以我们还需要考虑如何把Agent放到云端，让它能够被统一控制、监督和使用，同时
让不同用户共同产生的数据和经验能够反过来提升系统，包括记忆、语义层等能力。
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