AI智能体开发工作流的成功案例分享及思路
目前AI已经是投资者最为关注的赛道，以下是覆盖多行业的AI智能体开发工作流典型案例，结合技术架构、实施路径与业务价值，展示其工程化实践方法：
一、电商领域：TechGiant智能售后与升级顾问
技术架构：ReAct框架 + LangGraph工作流引擎
核心工作流：
- 需求拆解：穷举用户售后场景（如退货咨询、以旧换新），定义工具集（查询保修状态、计算估价等API）。
- 推理设计：系统提示词明确角色为“资深售后顾问”，强制LLM进行链式思考（如“需先验证保修状态，再推荐升级方案”）。
- 状态管理：对话历史压缩为摘要，结合实时数据（库存、订单状态）形成动态状态对象，驱动节点流转（如保修过期则跳转至以旧换新推荐）。
成效：
- 复杂问题解决率提升至85%，人工介入率下降60%。
- 个性化升级推荐转化率较传统弹窗提升3倍，年增收超2000万元。
二、医疗领域：支付宝AI健康管家医疗智能体
技术架构：医疗大模型 + 多模态交互
核心工作流：
- 数据训练：导入临床指南、医生问诊记录，通过微调生成“AI分身”（如张韬主任医师的血管外科智能体），实现95%的疾病知识回答准确率。
- 服务闭环：
- 诊前：症状输入 → 精准匹配医生（覆盖90万+医生，80%来自三甲医院）。
- 诊中：AR导航至诊室，自动处理缴费、取药等流程。
- 诊后：报告解读、用药提醒，异常时同步医生。
成效：</