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用过ChatGPT的朋友都有这样的体验：
好的时候：问它问题，回答很智能，像有个聪明助手在帮你
糟心的时候：
🤷♂️ 知识有限 – “抱歉，我不知道你们公司的具体情况”
🔄健忘症 – 聊了几轮就忘记前面说了什么
🚫只能聊天 – 不能帮你实际操作，比如发邮件、查数据库
📅信息过时 – 不知道最新的行业动态
🎭回答不稳定 – 有时专业有时随意，风格飘忽不定
⏰响应太慢 – 重复问题还要重新计算，浪费时间和钱
🔒没有权限控制 – 敏感信息谁都能问到
这些问题的根源是：单纯的LLM就像一个博学但与世隔绝的学者，空有知识却无法与现实世界深度连接。
而Agent系统就是为了解决这些痛点而生的！它把LLM包装成一个真正实用的智能助手，让AI不再只是”聊天工具”，而是能真正帮你办事的”智能员工”。
什么是Agent系统？
Agent系统 = LLM + 专业知识 + 实用工具 + 管理机制
简单来说：
LLM 是大脑，负责理解和思考
Agent系统 是完整的智能员工，不仅会思考，还有专业知识、能使用工具、受到管理约束
一个优秀的Agent系统除了本身的能力，还极大的依赖企业现有的IT基建
Agent系统的组件列表及用途
🤖核心智能
LLM接入点
😣用户痛点：想用AI但不知道选哪个模型，还担心被单一供应商绑定
解决方案：一站式接入多个LLM接口，支持灵活切换，并且可以为不同需求提供不同LLM
核心代理与代理库
😣用户痛点：想用一个LLM模型解决所有问题，结果什么都会一点，什么都不精通
解决方案：核心代理作为智能调度中枢，直接回答简单问题，复杂问题则寻求代理库中专业代理的帮助
核心代理像项目经理一样统筹全局，确保每个任务都找到最专业的”员工”
📚专业知识补强
业务语义库
😣用户痛点：AI不懂行业术语，答非所问，不知道最新的行业动态
解决方案：存储行业术语、业务规则、概念关系等专业知识
让AI说话像你们行业的专家
向量知识库
😣用户痛点：AI不知道你们公司的具体情况，回答都是网上的通用内容
解决方案：将你的文档转换为向量存储，支持智能检索
只需要上传企业文档，AI立刻变成专属顾问
文档库
😣用户痛点：AI的回答看似中肯，但没有依据，不知道信息来源是否可靠
解决方案：管理原始文档、图片、表格等多媒体资料
保证LLM引用的信息都能追溯到源文档
🛠️ 实际操作能力
工具库
😣用户痛点：AI只能聊天不能实际操作，比如发邮件、查数据库
解决方案：集成各种外部工具和API，如计算器、搜索引擎、数据库等
让AI真正连接现实世界，能操作各种系统
🎯交互体验优化
历史对话记忆库
😣用户痛点：AI健忘症严重，聊了几轮就忘记前面说了什么
解决方案：存储对话历史，维护完整上下文
像和老朋友聊天，越聊越默契
提示词管理
😣用户痛点：AI回答风格不稳定，有时专业有时随意，难以控制
解决方案：在用户输入之前添加一组指令，一起发送给LLM，精确控制行为
让AI始终保持你想要的专业形象和回答风格
对话入口
😣用户痛点：电脑办公，手机办公，工厂内办公需要不同交互方式，如果交互方式单一的化容易导致体验差
解决方案：根据不同场景提供不同交互方式，支持文本、语音等
降低使用门槛，为所有场景都提供Agent能力
⚡性能，成本，安全和治理
缓存提速插件
😣用户痛点：LLM响应太慢，重复问题还要重新计算，浪费时间和钱
解决方案：缓存LLM和各种库的常见查询和计算结果，避免重复处理
响应更快，成本更低，体验更好
LLM管理与评估
😣用户痛点：不知道不同模型各自适合什么场景，包括回答的质量，成本是否合理等
解决方案：为模型提供评估框架，来确定相同数据下不同模型的表现和成本
确保Agent稳定好用，花钱心里有数
身份与安全中心
😣用户痛点：担心数据泄露，敏感信息没有权限控制，谁都能问到
解决方案：完整的身份认证、权限管理和内容安全检查
放心使用，该看的能看，不该看的绝对保密
总结
看完这些组件，你会发现Agent系统就是针对开头提到的每个痛点都给出了解决方案：
✅知识不再有限 – 通过业务语义库，向量知识库掌握你的专业业务
✅告别健忘症 – 历史对话库让AI越聊越懂你
✅不只是聊天 – 工具库让AI能真正做事
✅信息永远最新 – 工具库提供实时数据
✅回答风格稳定 – 提示词管理确保专业形象
✅响应快成本低 – 缓存和监控优化性能
✅权限安全可控 – 完善的安全治理体系
Agent系统让AI真正从”聊天机器人”变成”智能员工”，从而能更加实际的产生价值
如果您对BTP感兴趣，BTP个人精选内容目录 | SAP Blogs 可能有更多你需要的内容 用过ChatGPT的朋友都有这样的体验：好的时候：问它问题，回答很智能，像有个聪明助手在帮你糟心的时候：🤷♂️ 知识有限 – “抱歉，我不知道你们公司的具体情况”🔄健忘症 – 聊了几轮就忘记前面说了什么🚫只能聊天 – 不能帮你实际操作，比如发邮件、查数据库📅信息过时 – 不知道最新的行业动态🎭回答不稳定 – 有时专业有时随意，风格飘忽不定⏰响应太慢 – 重复问题还要重新计算，浪费时间和钱🔒没有权限控制 – 敏感信息谁都能问到这些问题的根源是：单纯的LLM就像一个博学但与世隔绝的学者，空有知识却无法与现实世界深度连接。 而Agent系统就是为了解决这些痛点而生的！它把LLM包装成一个真正实用的智能助手，让AI不再只是”聊天工具”，而是能真正帮你办事的”智能员工”。 什么是Agent系统？Agent系统 = LLM + 专业知识 + 实用工具 + 管理机制简单来说：LLM 是大脑，负责理解和思考Agent系统 是完整的智能员工，不仅会思考，还有专业知识、能使用工具、受到管理约束一个优秀的Agent系统除了本身的能力，还极大的依赖企业现有的IT基建 Agent系统的组件列表及用途🤖核心智能LLM接入点😣用户痛点：想用AI但不知道选哪个模型，还担心被单一供应商绑定解决方案：一站式接入多个LLM接口，支持灵活切换，并且可以为不同需求提供不同LLM 核心代理与代理库😣用户痛点：想用一个LLM模型解决所有问题，结果什么都会一点，什么都不精通解决方案：核心代理作为智能调度中枢，直接回答简单问题，复杂问题则寻求代理库中专业代理的帮助核心代理像项目经理一样统筹全局，确保每个任务都找到最专业的”员工” 📚专业知识补强业务语义库😣用户痛点：AI不懂行业术语，答非所问，不知道最新的行业动态解决方案：存储行业术语、业务规则、概念关系等专业知识让AI说话像你们行业的专家 向量知识库😣用户痛点：AI不知道你们公司的具体情况，回答都是网上的通用内容解决方案：将你的文档转换为向量存储，支持智能检索只需要上传企业文档，AI立刻变成专属顾问 文档库😣用户痛点：AI的回答看似中肯，但没有依据，不知道信息来源是否可靠解决方案：管理原始文档、图片、表格等多媒体资料保证LLM引用的信息都能追溯到源文档 🛠️ 实际操作能力工具库😣用户痛点：AI只能聊天不能实际操作，比如发邮件、查数据库解决方案：集成各种外部工具和API，如计算器、搜索引擎、数据库等让AI真正连接现实世界，能操作各种系统 🎯交互体验优化历史对话记忆库😣用户痛点：AI健忘症严重，聊了几轮就忘记前面说了什么解决方案：存储对话历史，维护完整上下文像和老朋友聊天，越聊越默契 提示词管理😣用户痛点：AI回答风格不稳定，有时专业有时随意，难以控制解决方案：在用户输入之前添加一组指令，一起发送给LLM，精确控制行为让AI始终保持你想要的专业形象和回答风格 对话入口😣用户痛点：电脑办公，手机办公，工厂内办公需要不同交互方式，如果交互方式单一的化容易导致体验差解决方案：根据不同场景提供不同交互方式，支持文本、语音等降低使用门槛，为所有场景都提供Agent能力 ⚡性能，成本，安全和治理缓存提速插件😣用户痛点：LLM响应太慢，重复问题还要重新计算，浪费时间和钱解决方案：缓存LLM和各种库的常见查询和计算结果，避免重复处理响应更快，成本更低，体验更好 LLM管理与评估😣用户痛点：不知道不同模型各自适合什么场景，包括回答的质量，成本是否合理等解决方案：为模型提供评估框架，来确定相同数据下不同模型的表现和成本确保Agent稳定好用，花钱心里有数 身份与安全中心😣用户痛点：担心数据泄露，敏感信息没有权限控制，谁都能问到解决方案：完整的身份认证、权限管理和内容安全检查放心使用，该看的能看，不该看的绝对保密 总结看完这些组件，你会发现Agent系统就是针对开头提到的每个痛点都给出了解决方案：✅知识不再有限 – 通过业务语义库，向量知识库掌握你的专业业务 ✅告别健忘症 – 历史对话库让AI越聊越懂你✅不只是聊天 – 工具库让AI能真正做事 ✅信息永远最新 – 工具库提供实时数据✅回答风格稳定 – 提示词管理确保专业形象 ✅响应快成本低 – 缓存和监控优化性能 ✅权限安全可控 – 完善的安全治理体系Agent系统让AI真正从”聊天机器人”变成”智能员工”，从而能更加实际的产生价值 Read More Technology Blog Posts by SAP articles
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