从"解释问题"到"解决问题"，元脑企智EPAI高效打造智能体应用

北京 2025年6月17日 /美通社/ -- 当前，人工智能正经历从"知识库辅助"向"自主决策执行"的范式升级。早期依赖检索增强生成（RAG）的大模型方案虽能解释问题，却难以闭环解决复杂场景需求。例如，在运维故障诊断中，RAG仅能输出故障原因报告，仍需人工介入处理。这一局限正被新一代技术突破所取代：以大模型为"认知引擎"、智能体为"行动实体"的协同架构，通过构建"感知-决策-执行"闭环，真正推动AI从"解释世界"走向"改造世界"。借助浪潮信息元脑企智EPAI企业大模型开发平台，企业仅需三步即可轻松构建智能体应用，实现工作执行自动化，提升业务效率。

大模型落地范式升级：从"解释问题"到"解决问题"

1. RAG的局限性

在这两年的大模型落地实践中，检索增强生成（RAG）曾被视为大模型应用的"黄金搭档"——通过向量检索技术，模型能精准调取知识库中的历史案例与解决方案。然而，这种模式始终存在本质局限：它仅能解释问题，却无法解决问题。

以服务器运维场景为例：当监控系统发出"CPU使用率100%"告警时，运维人员向RAG助手提问："如何快速恢复业务？"

RAG的处理逻辑为：

• 检索知识库中相似案例（如"进程资源泄露"报告）；
• 输出故障原因分析及处理建议文档；
• 最终仍需人工登录服务器，逐行执行命令。

2. 智能体：构建"感知-决策-执行"闭环

智能体架构彻底颠覆了被动响应模式。它以大模型为决策中枢，整合实时数据接口、自动化工具链与多步推理能力。在运维场景中，智能体的处理逻辑为：

• 对问题进行分析；
• 调用服务器API对问题进行排查；
• 定位问题后，在知识库中查找解决方案；
• 自动执行命令修复，让用户再次尝试。

元脑企智EPAI：智能体应用开发的"全栈引擎"

元脑企智EPAI可以为企业用户提供开发、评估、上线智能体的全流程，增强了知识检索、互联网搜索、工作流设计和智能体协助的功能，助力企业扩展大模型应用范围。元脑企智EPAI是浪潮信息的大模型应用落地解决之道，能够为企业AI大模型落地应用提供高效、易用、安全的端到端开发平台，帮助企业高效开发部署生成式AI应用、打造智能生产力。

基于元脑企智EPAI，企业仅需三步，即可高效构建智能体应用。

Step1 智能体开发

在元脑企智EPAI智能体页面只需通过拖拽式工作流编排，即可定义智能体的决策逻辑和执行路径。以运维助手为例，用户输入问题后，先读取并写入历史记录，然后通过"问题分类器"对问题的意图进行分析。根据问题分类，分为三个业务分支。第一个分支查找问题解决方案，通过大模型+知识库输出。第二个分支对问题定位分析，通过调用API进行集群监控、健康检查和远程诊断等。第三个分支处理一般性问题，引导用户问题。三个分支的问题都会保存到历史记录并输出最终结果。 

接下来，在智能体页面配置交互流程，设置助手功能介绍和引导问题等。

Step2 智能体评估

智能体配置完成后，企业可以在元脑企智EPAI的"应用评测"界面进行评估。只需填写服务地址、API-KEY和评测集，就能够自动评测智能体应用的能力。

元脑企智EPAI可实时追踪任务全生命周期，涵盖模型配置、评测集规模、持续时长等基础信息；同时可深度评估智能体运行状态，通过错误率、TPS（吞吐量）和TTFT（首字延迟）等12项核心指标，反馈智能体响应速度与稳定性。用户可直观查看不同智能体的性能雷达图，包括响应速度对比、回答正确率热力图、生成成功率趋势曲线等指标的可视化分析。这套评估体系如同为智能体装上"飞行记录仪"，既记录"何时起飞、何时降落"的任务轨迹，又精准捕捉"飞行姿态"的每个细节，确保上线无忧。

Step3 智能体上线&效果对比

最后，我们对比下前后效果。面对同一个问题，基于RAG的智能运维助手仅能解释问题，需要用户自己解决。而使用智能体后，智能运维助手能够和用户进行交互，从而定位出问题，并根据用户权限给出解决问题的办法。

综上所述，通过在元脑企智EPAI平台上创建智能体，企业用户可以清晰地定义任务的执行顺序、责任分配以及各步骤之间的依赖关系，从而实现流程的自动化和优化。借助元脑企智EPAI，用户可以构建基于深度思考模型的智能体，以及针对复杂场景的多级大模型，并结合深度思考解决实际问题。