随着大语言模型的应用不断深入，越来越多的企业和开发者希望通过 AI Agent（智能体） 来优化流程、提升效率。供热领域作为传统公共服务行业，是否也需要构建自己的智能体？我们不必急于下结论，不妨先从认识AI Agent开始。

什么是 AI Agent

本质上，AI Agent 是一种能够代表用户执行任务的智能体。它的价值不仅在于“能回答”，还在于“能行动”。传统的自动化脚本只能按照固定流程执行，而 AI Agent 可以根据任务的不同情况，动态选择最优的执行路径，并在规则范围内做出灵活调整。

与之形成对比的是，很多基于大模型的应用仅停留在问答层面，例如一个 FAQ 聊天机器人，它虽然能给出答案，但缺乏实际的工作流能力，不能算作一个真正的智能体。一个合格的 Agent 需要具备三个关键特征：它能理解上下文和目标，能调用外部资源或工具完成操作，并且能在遇到异常时自我纠错或求助人工。

举个例子，如果用户提出问题：“如何处理暖气不热？”一个简单的聊天机器人只能生成回复，而AI智能体则会先通过问答引导，逐步锁定不热原因；再向用户提供专业指导方案，试图解决问题；最后，若用户仍反馈不热，智能体将自动收集报修信息，生成"暖气不热"维修工单，并告知用户维修人员将上门处理。

这就是从“对话”到“执行”的本质转变。

因此，一个合格的 AI Agent 不仅能对话，还能自主理解任务、做出判断、生成方案，并在遇到复杂情况时能够调用工具或与人工协作。

何时需要构建AI Agent

众齐软件一直以来与众多企业共同探索供热领域各场景的最佳实践，我们发现，并非所有任务都需要引入AI Agent。如果流程高度标准化、条件固定，传统的问答机器人或脚本往往更高效。而智能体更适合那些传统自动化难以覆盖的情境。

首先是涉及复杂决策的流程，例如用户咨询家中暖气故障或者企业维修工单的分派与流转。这类流程往往包含大量例外情况，需要灵活的判断和多维度的信息输入，单靠规则树难以实现。其次是知识库体系复杂且内容更新频繁的场景。普通的问答机器人难以有效梳理复杂的知识关联，且难以适应供热条例和公司政策的频繁更新，从而导致回答频频出错。而AI Agent能够利用自然语言理解和模型推理能力，直接查询并整合最新的知识库信息，简化用户获取知识的流程。

还有一些场景强烈依赖AI大模型技术，如自动填单、话务质检、语音回单、运营报告以及服务预警与风险识别等。这些任务过去需要人工完成，如今智能体能够利用大模型的语言理解能力来转化为可执行的信号。最后，当任务本身需要与用户交互、澄清模糊信息时，智能体的优势也非常明显，因为它能持续与人对话，直到收集到足够的上下文再继续执行。

综上，供热企业是否需要构建自己的智能体，相信读者心中已有判断。