【深度学习新浪潮】从“机械执行“到“智能决策“：大模型与办公Agent的融合实践
在数字化办公的浪潮中，自动化工具早已不是新鲜事物——从邮件自动回复到日程提醒，这些"办公Agent"帮我们分担了不少重复劳动。但传统Agent往往局限于"指令-执行"的机械逻辑，面对"整理上周会议纪要并生成本周待办"这类复杂需求时便束手无策。
而大语言模型（LLM）的爆发，为办公Agent带来了质变的可能。当大模型的自然语言理解、逻辑推理能力与办公自动化工具结合，Agent不再只是"执行者"，更能成为"决策者"。本文就来详解如何将大模型与办公Agent深度集成，构建真正懂业务的智能助手。
一、为什么需要大模型+办公Agent？
传统办公自动化工具的三大痛点：
- 交互僵硬：必须使用固定指令格式（如"send-email:收件人,主题"），无法理解自然语言
- 无上下文感知：无法处理"接着刚才的邮件补充一句"这类依赖历史的需求
- 缺乏决策能力：面对"根据客户邮件内容安排合适的会面时间"这类需要分析判断的任务，只能返回"无法处理"
大模型的加入恰好能解决这些问题：
- 自然语言交互：支持"帮我给张总发封邮件，说下周五的会议推迟了"这种日常表达
- 上下文记忆