摘要：Agentic AI正在成为组织访问和使用其数据的新方式。与团队手动搜索文档、数据库或内部工具相比，代理应用程序可以直接通过检索信息、处理问题和生成有用响应来回答问题——同时适应公司特定需求。

设计用于处理客户活动、论坛讨论和员工查询，或自动撰写个性化电子邮件。

Agentic AI 正在成为组织访问和使用其数据的新方式。与团队手动搜索文档、数据库或内部工具相比，代理应用程序可以直接通过检索信息、处理问题和生成有用响应来回答问题——同时适应公司特定需求。

一个“问我任何问题”（AMA）智能代理是一种应用，它通过在幕后选择合适的工具和数据源来回答内部业务问题。在这篇文章中，我们展示了如何在 KNIME 中构建这样一个智能代理。您可以在聊天界面中输入问题，智能代理会从多个内部系统中提取并结构化答案。

例如，您可能会问：我们在深圳有客户吗？我们与某客户公司的历史如何？哪些客户参加了超过三个网络研讨会？

我们的“问我任何问题”智能代理已经能够处理关于客户、社区、KNIME 用户和员工的广泛内部问题。随着它获取更多数据和逻辑的改进，它在检索和结构化相关信息方面的效率越来越高。

本文将分解 KNIME（汉化）如何实现这一点，以及您如何为自己的内部数据构建这样的智能代理。

我们将涵盖：

· 人工智能代理的构建模块

· 构建一个“问我任何问题”的代理

· 实践中的工作原理

人工智能代理的构建模块是什么？

与静态搜索引擎不同，具有代理功能的 AI 应用程序会分析数据，选择相关来源，并生成清晰的响应。使其超越自动化的是代理如何决定使用什么以及何时使用。

它通过以下方式实现：

这种结构化方法对于 KNIME 中代理式 AI 的运作至关重要。要获取更全面的概述，请参阅这篇文章， Agentic AI 与 KNIME。

构建一个“问我任何问题”的智能代理

该代理作为 KNIME（汉化）数据应用部署，这是一个基于浏览器的便捷界面，用户可以在此输入问题并立即获得答案。

用户问道：“你是谁？请简要概述你的功能。”

界面背后是一个将所有内容整合在一起的 KNIME 工作流。

该代理使用的工具存储在 KNIME Hub（汉化） 上，该 Hub 作为可重用工作流的中央存储库。每个工作流代表一种特定功能——例如，检索有关：客户数据、KNIME员工、顶级 KNIME 客户或发送电子邮件的信息。这些都是代理可以用来回答用户问题的构建块。

KNIME Hub（汉化）上的一个空间，作为所有该代理使用的工具的存储库——每个工具都构建为一个模块化、可重用的工作流。

要访问这些工具，工作流包括一个“获取工具”元节点。此元节点连接到 KNIME Hub（汉化），并将最新的一组可用工具暴露给代理。将工具保留在 Hub 中使得系统易于维护和可扩展。您可以添加新工具或更新现有工具，而无需修改代理逻辑本身。

一旦获取了工具，流程就转移到聊天代理。这是解释用户问题并决定如何回答的组件。它不依赖于固定规则或静态脚本。相反，它通过选择最合适的工具并确定如何使用它们来生成有用的响应来动态选择。

该代理不会自行生成答案——它会选择最适合问题的工具并执行它以检索相关信息。

如何指示代理：构建提示

你如何描述代理的世界很重要，因为这决定了它的反应方式。提示控制一切。这就是代理获取指令的地方——在回答问题之前的一种简报。提示告诉它：这些是你可以使用的工具。每个工具的作用是什么。这是如何使用它们的。你是谁。以及你需要回答的问题是什么。有了所有这些背景信息，代理就能找出最佳的回答方式。这个完整的提示是在 Chat Agent 组件中动态组装的，实时从 Hub 中获取工具描述、系统指令和用户的问题。

有以下常见方法：

信息中心化：更稳健的方法是让提示关注工具提供的信息类型，而不是它的实现方式。同样的提示部分可能还会说：

您可以使用“customers”工具访问客户信息。使用“users”工具查找有关个人用户的信息。如果您需要某公司员工的数据，请使用“employees”工具。

这个版本更清晰、更容易维护，并且更符合代理导航工具的方式：不是在系统中，而是在答案中。让我们更仔细地看看这些工具中的一个实际看起来是什么样子。

构建客户信息工具

大多数组织已经拥有数十种技术、API 和数据孤岛。KNIME（汉化） 帮助团队整合这些系统，并创建人们对所需数据的统一视图。同样的集成层成为构建数据感知工具的基础。

一旦拥有这些工具，您可以将它们与大型语言模型配对以构建智能代理。KNIME Hub（汉化） 在这里也扮演着关键角色。它不仅有助于管理和组织工具，还增加了安全措施——例如限制工具可以使用哪些 AI 模型。您可以根据数据敏感度或信任级别定义哪些LLMs被允许，并通过 Hub 级别的策略强制执行。当您处理真实企业数据时，这种控制至关重要。

这在实践中是如何运作的

现在我们已经概述了构建块、工具以及在本应用中使用的聊天代理，让我们看看工作流程在实际场景中的运作方式。

假设团队成员需要快速了解 KNIME（汉化） 与客户的关系。这类信息通常分散在共享驱动器和账户备注中。他们不是手动搜索，而是提交一个查询。

一个聊天界面，其中agent 接收问题，选择正确的工具，并以清晰、结构化的方式回答。

该代理应用程序识别请求类型并确定需要哪些工具。在这种情况下，它使用公司域名检索工具来查找正确的公司域名，并使用客户活动洞察工具来提取相关细节。

通过利用这些工具，系统检索关键机会、历史互动和联系历史，为 KNIME（汉化） 与该客户的关系提供结构化摘要。而不是花费数小时挖掘，团队获得快速、可验证的摘要。

KNIME for Agentic AI 入门

使用 KNIME，您可以调整和扩展此方法以适应您的独特需求。无论是获取客户洞察、内部政策、技术文档还是其他企业知识，相同的代理 AI 原则都适用。通过添加新工具和优化工作流程，您可以创建一个更强大、更适应的内部数据检索系统。

有了合适的工具和逻辑，AI 代理可以超越内部搜索，自动化决策，适应复杂任务，并在不同领域进行扩展。类似的原则可以支持广泛的应用场景，如内容合规。随着每个新工具的加入，代理越来越接近回答重要的问题，而无需任何人去挖掘。

来源：卓越方达科技