1.技术学习：研究Meta最新开源的“AgentBuilder”框架，重点学习其“动态工具选择”功能，思考如何将其融入现有模块，提升Agent调用工具的灵活性。2.总结与规划：记录当天成果（完成角色识别模块开发与优化，响应时间达标），梳理次日任务——配合测试完成全流程验证，同时调研“多Agent协作”在办公场景的应用方案。总结来说，初级Agent开发工程师的日常，是“技术落地”与“问题解决”的结合

1.技术学习：研究Meta最新开源的“AgentBuilder”框架，重点学习其“动态工具选择”功能，思考如何将其融入现有模块，提升Agent调用工具的灵活性。2.总结与规划：记录当天成果（完成角色识别模块开发与优化，响应时间达标），梳理次日任务——配合测试完成全流程验证，同时调研“多Agent协作”在办公场景的应用方案。总结来说，初级Agent开发工程师的日常，是“技术落地”与“问题解决”的结合

系统策略固定，无法根据不同问题进行灵活调整。

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《2025“人工智能+”行业发展蓝皮书》是由上海交通大学安泰经济与管理学院和行业研究院联合发布的权威报告，深入剖析了人工智能（AI）技术在多个关键领域的应用现状与未来趋势。报告从全球化视野出发，系统梳理了AI技术的发展历程、技术突破、产业政策以及伦理治理等多方面内容，旨在为政府、企业和科研机构提供决策参考。

智能体工程：构建可靠AI系统的迭代方法论 智能体工程是将非确定性大语言模型系统优化为生产级应用的新兴学科，融合产品思维、工程技术和数据科学三大核心能力。与传统软件开发不同，智能体工程将生产环境视为主要学习载体，通过"构建-测试-部署-观察-优化"的循环迭代提高系统可靠性。随着大语言模型处理复杂工作流的能力增强，智能体工程成为必然选择。其核心实践包括：搭建基础架构、基于场景测试、

智能体工程：构建可靠AI系统的迭代方法论 智能体工程是将非确定性大语言模型系统优化为生产级应用的新兴学科，融合产品思维、工程技术和数据科学三大核心能力。与传统软件开发不同，智能体工程将生产环境视为主要学习载体，通过"构建-测试-部署-观察-优化"的循环迭代提高系统可靠性。随着大语言模型处理复杂工作流的能力增强，智能体工程成为必然选择。其核心实践包括：搭建基础架构、基于场景测试、

自ChatGPT推出以来，许多第一波生成性AI应用已成为使用检索增强生成（RAG）模式在文档语料库上进行聊天的变种。。与用户在开放式文本字段中输入并无需额外输入即可获得结果的大型语言模型的零次提示不同，智能体允许更复杂的交互和编排。特别是，智能体系统具有和的概念，这些结构充分利用了模型固有的推理能力来端到端完成任务。结合使用的能力，智能体被赋予了执行更通用工作的能力。当问题定义明确且不需要来自其他

AI（Artificial Intelligence）是指模拟人类智能行为、实现特定任务的计算机技术。它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多种技术。从虚拟助手到预测分析和推荐系统，人工智能无处不在。

随着数据成为企业核心生产要素，企业对数据驱动决策的依赖日益加深，传统商业智能（BI）工具已难以满足企业日益复杂的决策需求，其局限性日益凸显。在此背景下，人工智能（AI）与BI的融合成为发展趋势，人工智能与行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、智能化能力与BI的数据分析能力，推动商业智能向智能化引擎升级。