政务AI应用构建落地建议
一、构建AI应用坚持“小切口、大纵深、快见效”原则。“小切口”是指AI应用要先聚焦一个具体的场景，解决一个具体的问题；“大纵深”是指要在垂直领域做专业模型和智能体；“快见效”是指要尽快发挥实战作用，在实战中不断迭代优化提升AI应用能力。
二、构建AI应用两条路径：全新开发和存量改造。前者是为一个全新的业务场景设计和开发AI应用，这种方式不受原有技术束缚，可以最大化发挥AI能力。后者是在现有的核心业务数字化应用中引入AI能力，进行智能化改造升级，这种方式能直接作用于核心业务流程，AI能力释放路径更短、更明确。
三、选用AI要兼顾生成式AI（大模型）和决策式AI（小模型），重点是智能体（AI Agent）的应用而非直接接入大模型（LLM），要通过多个智能体相互协作以及人机协作实现业务流程再造。
大模型（LLM）扮演认知核心，即“大脑”的角色，负责处理所有与“思考”相关的任务，包括理解意图（当用户用自然语言提出复杂需求时，负责精准地理解其背后的真实意图）和规划任务（能将一个模糊的目标分解成一系列清晰、有序的步骤）；智能体（AI Agent）赋予了大模型“手和脚”，即执行能力，让“思考”得以转化为“行动”，包括工具调用（根据大模型的规划，调用各种外部工具来执行任务）、任务执行与编排、环境交互（将执行结果反馈给大模型，供其进行下一步的思考和决策，形成“思考—行动—观察—再思考”的闭环）。如果说大模型负责“思考做什么”，那么智能体则负责“如何去完成”。
根据智能体智能化程度，大致可以分为3个层次：一是机器人流程自动化（RPA），主要针对结构化、规则明确的业务流程和重复工作，可拆解为固定步骤的场景；二是工作流智能体（Workflow Agent），主要针对数据非结构化，需要对文本、图像等信息理解判断，并进行合理的规划、编排、整合，没有固定模式的场景；三是专家智能体，主要用于特定专业性工作领域，能灵活应对复杂多变的情况，进行自主规划和决策。
四、理解智能体与传统自动化的区别。相较于传统自动化依赖预设规则被动执行，智能体突破了“指令—反馈”的预设执行交互模式，通过构建“意图识别—流程编排—工具调用—结果验证”的闭环流程，实现从任务输入到目标达成的自动化处理，显著提升复杂条件下的自主执行效能和自适配能力。
五、要在数据治理上下功夫，实现从“量”到“质”的转变。AI应用严重依赖行业数据质量，大模型“吃得好”才能“工作好”。所谓高质量数据集，就是经过采集、处理、标注，可直接用于开发和训练AI模型，能有效提升模型性能的数据的集合。
六、政务领域选用AI应实现以下6个能力的目标：综合分析能力、预测预警预案能力、智能处置能力、多跨协同能力、复盘学习改进能力、数据安全保障能力。建立大小模型协同工作模式，可以提升智能体任务适应能力，深度思考任务通常使用大模型，快速响应任务通常使用小模型。各项能力常用的智能体类型如下：
1. 综合分析能力，知识问答类，基于知识库或实时数据回答用户问题，支持自然语言交互（如通用客服、专业领域咨询）
2. 预测预警预案能力，数据分析类，分析数据、挖掘规律、构建模型、预测趋势、生成判断（如气象模拟、灾害预警、经济预测）
3. 智能处置能力，任务执行类，执行具体操作或流程，与外部工具或系统集成（如自动化控制、工业机器人）
4. 多跨协同能力，自动化流程类，串联多个任务，实现多端协同自动化（如全自动救援调度）
5. 复盘学习改进能力，报告生成类，自动整理数据，通过数据建模与逻辑推理进行复盘，生成结构化报告（如自动生成季度评估报告）
6. 数据安全保障能力，合规监测类，监测人机行为，确保符合制度规范和法律法规（如内容审核、病毒主动防御）
七、作为智能化的自主软件程序，智能体要在人类最小化监督下执行任务，必须突破算力瓶颈、数据壁垒、隐私保护等限制因素，关键技术组件包括：记忆、权限、工具、决策、学习。记忆组件保持人机交互的连续性；权限组件授权智能体代表用户访问操作数据和系统，确保任务执行的合规性和安全性；工具组件让智能体可以调用各种工具来完成具体任务；决策组件通过算法根据数据和目标自主生成或评估多种方案，并选择最优解；学习组件让智能体具备学习能力，不断适应环境并持续学习。
八、应用可以通过以下步骤实现落地：
（场景挖掘→智能体开发→业务融合→训练调优）×N → 拓展集成
场景挖掘：梳理可通过智能体实现自动化的潜在任务及工作流程，建立任务当前基准量化指标，定义性能目标和质量指标，分析任务所需数据，评估任务要求的精度和数据质量，优先选取相对精度要求不高、允许一定容错空间、基础数据质量有保障的高频任务先行实施。
选择场景时，需要考量成本效益。需要大模型算力支持的智能体，更适用于任务价值高、能覆盖其成本的场景，对于决策路径清晰、流程明确的任务，更适合于资源消耗较低、规范化执行处理能力较强的小模型和工作流。
智能体开发：选择一个单一、定义明确的场景作为切口，明确智能体的职责边界，选择合适的模型与平台，关联知识库，建立智能体输出结果审查机制，测试验证，确保可靠性、合规性和业务适配性。
开发模式包括无代码、低代码和定制开发3种。无代码开发通过预制组件和可视化编排实现，能激发业务人员的参与，但定制程度有限，难以实现复杂逻辑。低代码开发借助可视化操作界面和组件复用机制，既能保障开发效率，又能满足一定程度的个性化定制需求，但要求开发者具备基础编程的逻辑思维能力，非技术背景的业务人员参与门槛较高，对专业技术人员而言，定制程度也有限。定制开发投入较高、周期较长，后续维护还需要持续投入专业技术团队，要保持技术体系统一，基于已有技术框架进行二次开发。
业务融合：将智能体与现有业务系统集成，明确智能体与人工的协作边界，配置智能体与人工之间的交互反馈机制，实现无缝对接。业务融合过程中要开展运行对比、跟踪纠错、安全审查和合规性审查等工作，为智能体的有效运行筑牢安全稳定防线。
训练调优：建立运行监测标准，记录工作效率提升情况，精准量化智能体对业务流程的优化成效（包括时间效率、工作量、运行成本等），通过纵向对比（实施前后的数据对比）和横向对标（行业基准数据对比），评估智能体对业务能力的提升效果。持续优化智能体算法、丰富完善知识内容、改进业务流程，缩短与预期目标的差距，进一步提升业务价值。
拓展集成：基于初步成功案例，继续挖掘其他场景，实施智能化改造，将一个个场景组合成“剧本”，持续深化AI与业务融合，实现AI+从单点突破到全链条赋能的跨越。
九、常见问题：
一是要平衡自动化与人工介入。一方面，要建立必要的人工审核机制，当出现高风险操作或超出预设阈值的情况时，及时自动触发人工审核流程；提供直接面向公众的信息和服务时，要坚持AI辅助的角色定位。另一方面，不能过度依赖人工规则，导致智能体缺乏基于实时数据的自主能力，影响效率。
二是要注意场景适配。政务领域业务场景复杂多变，增加了智能体适配难度。要将场景定义清楚，细化颗粒度，明确业务目标和业务规则，找准切入点，实现人机高效协同。
三是要警惕投入产出失衡。大模型训练、数据清洗、定制开发等前期投入巨大，要避免因场景匹配度低、技术架构缺陷等，导致“高投入、低效能”的局面出现。
四是要预设扩展能力，提升应用弹性，避免数据格式不兼容、接口标准不统一，导致智能体无法与现有应用集成，无法融入核心业务流程，无法适应业务变化。
