所謂agent是有記憶和規劃技能的大模型，主要能力是感知環境、做出決策。

一個精簡的agent決策流程可以概括為：感知（perception）→規劃（planning）→行動（action）

在淘寶業務場景中，平臺希望把agent技術與智能助手業務結合起來做用戶側的創新。

而在業務實踐中，主要訴求也主要是：提供一個交互頁面，可以使用LLM智能體的自然語言理解能力、思維規劃能力、工具使用等能力，直接理解用戶輸入的需求，然后通過agent規劃能力，決策出實現用戶訴求的行動路徑，并調用智能體對應的工具實現用戶需求，最后把結果展示在頁面上，解決用戶需求。

具體來說需要完成：

1. 搭建端到LLM直接信息傳輸鏈路，完成工程側業務管理能力建設。

2. 搭建用戶會話管理、多場景識別、鏈路分發機制。

3. 完成Agent模版到工具協議串聯，把工具抽象化、按照協議“喂”給tpp Agent模版工程，完成Agent的使用工具的動態構建和在線靈活管理。

4. 完成Agent工具抽象模版化建設以及工具描述的步步調優，提升Agent整體鏈路規劃準確性。

5. 完成工具&LLM輸出到端展示的視圖層轉換，頁面流式協議引入，提升端上輸出穩定性。

而完成以上，可以實現覆蓋每一個既定場景的端上交互，然后再根據用戶下一步的輸入或選擇，繼續新一輪交互。.

整理了實踐過程與問題總結，內容比較多，一次不能完全看懂，可以反復參看，會有不少啟發。

本文轉載自公眾號數字化助推器  作者：天涯咫尺TGH

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