我对 Agent 员工与数据资产结合设计

软件工程师罗小东，拥有架构和平台产品设计经验，目前在研究平台与新技术结合中。

术语

• Agent 员工指提大模型 Agent，比如需求编写的智能体，现在需要进一步的结合真实业务场景

• 数据资产是为企业或个人带来经济利益的数据资源。它不仅包括数据本身的质量和特征，还涉及数据的应用场景和使用方式。

概述

在找到更合适的方法论前，暂时以此方法论进行结合落地

随着企业数字化转型的不断推进，智能体在提高工作效率、降低运营成本方面展现出巨大潜力。数据资产作为企业的核心资源之一，正逐渐成为提升竞争力的关键因素。

以下为员工能力复制过程:

本文旨在更好地结合 Agent 员工与数据资产来克服现有挑战，以及这种结合能够带来的价值。每个架构思设计不一，我有我思。

为什么要结合一起

在实 Agent 员工落地过程中，尽管已有自定义的智能体平台支持数字员工或 Agent 的落地，但其在真实业务场景中的表现并不尽如人意，遇到的比如：

1. 落地思路模糊：很多企业尚未形成一套成熟的方法论指导 Agent 员工的应用，其作用发挥受限。

2. 应用场景贴合度不高：部分解决方案过于通用化，未能充分考虑到具体行业的特殊需求。

3. 执行效果欠佳：由于缺乏足够的数据资产或者不恰当的设计，某些 Agent 可能无法准确理解用户意图或完成复杂任务。

现阶段已经有自定义的智能体平台，进行一步的数字员工或者说 Agent 落地。

1. Agent 员工落地思路不够明确，执行结果不理想，与真实业务场景结合不理想

2. 需要更统一的结合思想，Agent 员工落地的指导思想，需要更明确的落地思想。

3. Agent 与数据资产结合，同岗位结合很产生数据价值

大致的设计流程如下:

• 构建经验沉淀知识库：收集并整理各个岗位上的宝贵经验，将其转化为结构化的信息存储起来。例如，在 IT 运维领域内，关于不同规模服务器集群的最佳实践指南便属于此类资源。

• 数据资产化处理：利用先进的数据分析技术对积累下来的知识进行深加工，提炼出其中蕴含的价值点，从而形成真正意义上的“数据资产”。

• 整合进 Agent 体系：把这些经过精心准备的数据资产融入至 Agent 员工的核心逻辑之中，使其能够更好地服务于特定行业或职能领域内的用户群体。

以体现 Agent 员工的价值和意义，也体现数据资产的价值(甚至能形成以 Agent 为载体的数据交易)。

从经验到数据资产

需要考虑将 Agent 员工同数据资产管理相结合的方法论。这样不仅可以优化现有的工作模式，还能进一步释放数据背后隐藏的巨大潜力。通过这种方式，我们可以构建一个更加灵活高效的运营体系，使得企业在快速变化的市场环境中保持竞争优势。

知识库建设

• 经验积累：首先，需要收集并整理各个岗位上的实践经验。这些信息通常以文档形式存在于企业内部，比如最佳实践手册、故障排除指南等。

• 结构化处理：接着，通过自然语言处理（NLP）、机器学习等技术手段将非结构化的文本资料转化为易于理解和检索的形式。

• 建立关联：为每条记录添加适当的标签或元数据，便于后续查询时能够快速定位相关内容。

• 持续更新：确保该数据库随着时间推移得到及时维护，反映最新的技术和行业趋势。

比如一个简单的场景：

现在需要系统部署规划角色，要求是针对于某个业务场景下：

• 针对简单服务器的划分怎么处理

• 针对内网外网，中间安全网络怎么划分

• 针对百万、千万、分布式服务器资源怎么划分

• 针对高并发、单机、信创网络非容器场景怎么划分

• 针对于 k8s、容器化场景下怎么划分资源

• ….

将上面经验中形成数字化，资产化，将前期的经验形成资产化进行沉淀，梳理形成数据资产，再进一步的结合 Agent，形成原岗位角色的能力复制（或者说分身）。

数据资产建设

在将 Agent 员工与业务场景紧密结合的过程中，构建一数据资产体系。以下是数据从采集到加工再到输出为数据资产的主要步骤。

1. 数据采集

• 多源整合：确定并整合来自不同渠道的数据源，包括内部系统（如 ERP、CRM）、日志文件、外部 API 以及公开可用的数据集等。这些数据可以涵盖操作记录、用户反馈、性能指标等多个维度。

• 自动化收集：利用 ETL 工具或其他数据集成解决方案实现数据的自动收集和同步。确保数据能够定时更新，并且保持最新状态，以便于后续处理和分析。

2. 数据清洗与预处理

• 质量保证：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复项、填充缺失值、修复错误信息等。通过设定数据清洗规则来保证数据的一致性和准确性。

• 标准化处理：将数据转换成统一的格式，例如日期时间戳的格式化、数值范围的归一化等。同时，对文本数据执行分词、停用词过滤等自然语言处理任务，使其更适合后续使用。

3. 知识库建设

• 经验积累：整理各个岗位上的实践经验，将文档形式的最佳实践手册、故障排除指南等信息纳入知识库中。

• 建立关联：为每条记录添加适当的标签或元数据，便于快速定位相关内容。同时，利用图数据库等技术表达知识点之间的关系，增强搜索的相关性。

• 持续更新：定期维护知识库，确保其反映最新的技术和行业趋势。设立专门团队负责知识库的管理和更新工作。

4. 数据资产管理平台

• 集中存储：构建一个中央数据仓库或数据湖，用于存储经过处理后的所有数据资产。这有助于提供一个统一的数据访问入口，方便管理和查询。

• 权限管理：设置不同的访问权限，确保敏感信息的安全。根据不同角色的需求分配相应的读写权限，以保护数据资产不被滥用。

• 资产管理：维护详细的元数据信息，包括数据来源、处理过程、更新频率等。这有助于提高数据透明度，便于审计和合规检查。

智能化应用开发

• 定制化服务：基于构建好的知识库开发出符合特定需求的服务模块。例如，针对 IT 运维部门可提供故障诊断、性能优化等方面的辅助决策支持。

• 交互界面设计：创建友好直观的用户界面，让用户能够轻松地与系统互动，获取所需的信息或完成相关任务。

• 自我进化机制：引入强化学习算法让 Agent 能够在实际使用过程中不断学习改进，从而提供更精准的服务。

• 安全性考量：考虑到敏感数据的安全性问题，在整个过程中采取严格的数据保护措施，防止未授权访问或泄露事件发生。

产品原型

由于界面有限，这里只是展示部分设计界面。

下面是针对于运营需要的产品原型，建立的各个 Agent 角色，这里主要是为了更好的进行产品演示。

多 Agent 角色之间的交互模式，通过进一步的驱动业务推进

从数据采集到数据加工再到数据资产的输出。

调试串起来的结合情况，下面以内容输出产品运营示例，建立内容运营频道，由 Agent 员工输出内容：

添加调整数据之后，进一步的发布到内容运营平台，结合自媒体做运营管理。

总结

以上为通过加强 Agent 员工与数据资产之间的联系来促进前者在业务环境中的运用思路和设计，当前在进行 Agent 员工的调试和设计中，也期待能有机会与其他同学就此话题展开讨论。