北京 2025年6月17日 /美通社/ -- 當前，人工智能正經歷從"知識庫輔助"向"自主決策執行"的范式升級。早期依賴檢索增強生成（RAG）的大模型方案雖能解釋問題，卻難以閉環解決復雜場景需求。例如，在運維故障診斷中，RAG僅能輸出故障原因報告，仍需人工介入處理。這一局限正被新一代技術突破所取代：以大模型為"認知引擎"、智能體為"行動實體"的協同架構，通過構建"感知-決策-執行"閉環，真正推動AI從"解釋世界"走向"改造世界"。借助浪潮信息元腦企智EPAI企業大模型開發平臺，企業僅需三步即可輕松構建智能體應用，實現工作執行自動化，提升業務效率。
大模型落地范式升級：從"解釋問題"到"解決問題"
1. RAG的局限性
在這兩年的大模型落地實踐中，檢索增強生成（RAG）曾被視為大模型應用的"黃金搭檔"——通過向量檢索技術，模型能精準調取知識庫中的歷史案例與解決方案。然而，這種模式始終存在本質局限：它僅能解釋問題，卻無法解決問題。
以服務器運維場景為例：當監控系統發出"CPU使用率100%"告警時，運維人員向RAG助手提問："如何快速恢復業務？"
RAG的處理邏輯為：
檢索知識庫中相似案例（如"進程資源泄露"報告）；
輸出故障原因分析及處理建議文檔；
最終仍需人工登錄服務器，逐行執行命令。
2. 智能體：構建"感知-決策-執行"閉環
智能體架構徹底顛覆了被動響應模式。它以大模型為決策中樞，整合實時數據接口、自動化工具鏈與多步推理能力。在運維場景中，智能體的處理邏輯為：
對問題進行分析；
調用服務器API對問題進行排查；
定位問題后，在知識庫中查找解決方案；
自動執行命令修復，讓用戶再次嘗試。
元腦企智EPAI：智能體應用開發的"全棧引擎"
元腦企智EPAI可以為企業用戶提供開發、評估、上線智能體的全流程，增強了知識檢索、互聯網搜索、工作流設計和智能體協助的功能，助力企業擴展大模型應用范圍。元腦企智EPAI是浪潮信息的大模型應用落地解決之道，能夠為企業AI大模型落地應用提供高效、易用、安全的端到端開發平臺，幫助企業高效開發部署生成式AI應用、打造智能生產力。
基于元腦企智EPAI，企業僅需三步，即可高效構建智能體應用。
Step1 智能體開發
在元腦企智EPAI智能體頁面只需通過拖拽式工作流編排，即可定義智能體的決策邏輯和執行路徑。以運維助手為例，用戶輸入問題后，先讀取并寫入歷史記錄，然后通過"問題分類器"對問題的意圖進行分析。根據問題分類，分為三個業務分支。第一個分支查找問題解決方案，通過大模型+知識庫輸出。第二個分支對問題定位分析，通過調用API進行集群監控、健康檢查和遠程診斷等。第三個分支處理一般性問題，引導用戶問題。三個分支的問題都會保存到歷史記錄并輸出最終結果。
接下來，在智能體頁面配置交互流程，設置助手功能介紹和引導問題等。
Step2 智能體評估
智能體配置完成后，企業可以在元腦企智EPAI的"應用評測"界面進行評估。只需填寫服務地址、API-KEY和評測集，就能夠自動評測智能體應用的能力。
元腦企智EPAI可實時追蹤任務全生命周期，涵蓋模型配置、評測集規模、持續時長等基礎信息；同時可深度評估智能體運行狀態，通過錯誤率、TPS（吞吐量）和TTFT（首字延遲）等12項核心指標，反饋智能體響應速度與穩定性。用戶可直觀查看不同智能體的性能雷達圖，包括響應速度對比、回答正確率熱力圖、生成成功率趨勢曲線等指標的可視化分析。這套評估體系如同為智能體裝上"飛行記錄儀"，既記錄"何時起飛、何時降落"的任務軌跡，又精準捕捉"飛行姿態"的每個細節，確保上線無憂。
Step3 智能體上線&效果對比
最后，我們對比下前后效果。面對同一個問題，基于RAG的智能運維助手僅能解釋問題，需要用戶自己解決。而使用智能體后，智能運維助手能夠和用戶進行交互，從而定位出問題，并根據用戶權限給出解決問題的辦法。
綜上所述，通過在元腦企智EPAI平臺上創建智能體，企業用戶可以清晰地定義任務的執行順序、責任分配以及各步驟之間的依賴關系，從而實現流程的自動化和優化。借助元腦企智EPAI，用戶可以構建基于深度思考模型的智能體，以及針對復雜場景的多級大模型，并結合深度思考解決實際問題。
