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概念原型Agent企业提效独立设计
企业 AI Agent 编排平台
企业级 Agent 编排与执行底座,串联客服、运营、法务等业务流程
企业 AI 改造的第一个问题不是"能不能用 AI",而是"Agent 跑起来之后,业务能不能看懂、敢不敢用"。现有 Agent 框架(LangGraph / AutoGen)解决了"能跑",但没解决"能看懂"。这个原型是企业 AI 提效矩阵的底层基础设施——所有业务场景 Agent(客服、运营、法务)都跑在这套编排平台上,统一调度、统一观测、统一干预。
产品原型
任务规划器主界面 · 交互原型预览
Planner
任务:分析上周销售数据并生成复盘报告
12 步执行 · 7 次工具调用 · 2 次人工干预 · 耗时 3m42s
查看完整轨迹 →12
推理步数
7
工具调用
2
人工干预
执行轨迹
①
理解任务 · 拆解为 4 个子任务
完成
②
调用 query_sales 工具 · 取上周数据
需确认
③
检测到数据缺失 · 主动追问用户
干预
④
重新查询 · 生成复盘报告草稿
完成
核心模块
我设计的四个关键模块
01
🧩任务拆解器
把模糊任务拆成有依赖关系的子任务图。核心设计:每个子任务必须带"成功标准"字段,否则拒绝拆解——避免 Agent 自己也不知道什么叫"做完了"。
02
📡轨迹记录器
记录每一步的输入、思考、工具调用、输出。我把它设计成SQLite 事件流,而不是日志文件——这样可以用 SQL 直接查询"哪一步耗时最长"。
03
✋人工干预点
不是每步都要人审批,而是只在不确定性高于阈值时才打断。我设计了三种干预级别:确认、修改、接管,对应不同的认知负担。
04
⏪回放系统
给定一个 run_id,能从任意一步重新执行,并允许修改中间状态。这是调试 Agent 最有价值的工具——没有回放,就只能重跑整条链。
技术方案
基于 LangGraph 的事件流扩展
🧩
Task DecomposerLLM + 约束校验→
🔄
LangGraph Runtime事件钩子→
📡
Trace RecorderSQLite 事件流→
🖥️
Trace ViewerReact + 回放设计权衡与开放问题
已决策
- 轨迹用 SQLite 而非日志文件,支持结构化查询
- 干预点用不确定性阈值触发,而非每步审批
- 回放从任意节点重启,支持修改中间状态
- 子任务必须带"成功标准",否则拒绝拆解
➜
开放问题
- 不确定性阈值如何自动校准?目前靠人工调
- 回放时工具调用是否要 mock?真实调用有副作用
- 轨迹数据量大时如何压缩?长任务可能产生上万事件
- 多 Agent 协作时轨迹如何关联?尚未实现