中年IT男的AI焦虑

深更半夜，老谭躺在床上辗转反侧睡不着，人到中年心事多，今年心事尤其多。

谭江今年36，是某大型IT硬件厂商的渠道技术支持部主管。

他每天要干的事儿，是给渠道培训、做技术支持、解答渠道各种产品问题：故障排查、产品配置、功能咨询、备件流转等。

一干就是10年，从客服小兵干到技术主管，“小谭”变“老谭”。

过去几年，老谭顺风顺水，公司业绩很稳，渠道队伍也不断壮大，老谭觉得自己很吃得开。

渠道都很认老谭，公司也把他当宝。

但最近，老谭心里开始有点慌了——

大模型发展势头有点猛，各种智能体开始满天飞，天天听到有大公司因为AI裁员的消息。

当然，更大的压力来自内部，老板大会小会上各种敲打：全员学AI！

老谭快被老板给敲麻了…

如果AI真能解决大多数标准化问题，那自己这帮技术支持团队，还能剩下什么价值？

老谭的AI“邪修”路

老谭开始琢磨自己的出路↓

不会写代码，但懂业务、懂产品知识、懂渠道需求，也大致了解AI的能力边界。

怎么把AI用到实际工作中？而不是等着AI把自己淘汰？

思前想后，老谭觉得就从自己最熟悉的工作入手，也鼓捣个「渠道技服智能体」。

不光能把自己部门的一些重复性、基础性的咨询搞定，还能7×24小时提供服务，缓解一下部门人手不足的现状。

于是，老谭开始四处找方案，搞实验。

看看是不是真有传说中那种「零基础、无代码，一键开发智能体」的方案。

一圈试下来，老谭发现，市面上智能体开发平台很多，但大部分都是搞通用智能体的，不擅长应对复杂的企业级场景和需求。

比如，挂上知识库不好使，复杂的工作流也跑不通，更不用说当下最热门的多智能体协作了。

在老谭看来，这种高阶的企业级智能体，得找专业开发团队定制。

一筹莫展之际，老谭猛然发现，腾讯云新发布了一个「智能体开发平台」，据说是专门针对企业级复杂场景。

老谭是腾讯元宝的重度用户，也体验过开发通用智能体的腾讯元器，觉得都不错，现在这个新平台，让老谭瞬间看到了一丝希望。

于是，老谭赶紧登录平台，立马开试。

这一试不要紧，他发现自己打开了新世界——

腾讯云智能体开发平台如何征服企业级用户

这个「腾讯云智能体开发平台」，主打大模型应用定制，面向企业级场景。

从底层云智算基础设施到热门模型、原子能力，再到智能体开发、应用场景，功能相当齐全。

像老谭这样的企业运营人员，即便没有代码基础，也能快速上手。

基于应用范式快速配置大模型应用，简单修改配置项后即可发布。

这其中，最让老谭啧啧佩服的，是平台提供了RAG型、Workflow型、多Agent协作型三大类开发框架。

每种开发路径都细节满满，而这，才是企业级智能体开发与通用智能体开发的最大差异。

一、如何搞定知易行难的RAG？

RAG这东西，一说人人都知道，一搞人人都喊难。

企业级场景下，有很多私有数据、专业知识，通用大模型在预训练甚至后训练的时候，都学不到。

此时，用RAG知识库的方式，给大模型提供一份外挂，就好比是一份小抄。

这样，就能让大模型迅速与企业专有场景结合。

通用知识题会做，专业情景题也会答。

但是，RAG这个看起来很简单的技术，实际落地却非常难。

小抄人人会做，但是能覆盖所有知识点，而且还临场发挥考100分，就太难了。

四大落地难点让老司机都望而却步↓

RAG落地难题①

企业知识格式多样、排版复杂、图文并茂，还包含各种形态的表格、子元素，机器很难快速抓住精髓，而且传统OCR技术识别精度低，元素易丢失。

老谭深有感触，公司那些产品文档，五花八门的，自己肉眼看都费劲，机器就更难处理了。

鹅厂怎么破呢？

腾讯云智能体开发平台提供全链路的企业多模态知识处理解决方案，涵盖复杂文档解析、切分、检索、推理、生成。

在多模态知识导入和解析环节，鹅厂拿出来了专业的OCR大模型解析引擎。

覆盖复杂版面分析、元素子图识别，准确还原阅读顺序，识别准确率提升30%！

同时，鹅厂还有业界首个语义切分大模型。

相比传统的正则切分方式，语义切分有助于更好的还原文档含义，显著提升回答完整性。

RAG落地难题②

企业知识库中大量结构化表格，数据庞大，检索困难，更有非标表格惹人烦。

你以为光是非结构化的多模态文档难入库？

其实，企业里大量存在数据库、电子表格里的知识，也很棘手。因为这些结构化的表格，动不动就数万行、上百列，让人吃不消。

比如，老谭手里这份超过10万行的产品价格表，就是大难题。

此时，鹅厂又拿出了一个利器↓

基于LLM的embedding模型，可以轻松对付这种大表格，同时支持Text2SQL能力，处理标准大表单表及跨表检索。

企业中还有些“变态”的表格——

虽然样子是表格，但其实是变形的、嵌套的非标准表，没法用Text2SQL精确检索。

怎么对付呢？

遇到无法使用Text2SQL的不规则大表，鹅厂综合使用表格摘要检索、关键词检索、向量检索，三板斧齐下，提升问答准确率。

RAG落地难题③

用户对话信息多模态，包含图文交错等复杂信息输入。而召回时，知识库中对应的文档同样图文交错。

在这个环节，用户提问往往不按套路出牌，动不动图文混排、粘贴拷贝，一股脑的塞进来，分分钟把模型问晕。

同时，知识库的文档也是图文混排，难以组织出有条理的答案。

我鹅超聪明，多模态理解一流。

能够精准理解对话中的图文关系，并能精准组织出图文并茂的答案。

RAG落地难题④

严肃场景，对模型判断模糊知识、无关知识的能力要求高。

企业场景都是严肃场景，回答要精准、明确。但在实际执行RAG时，可能无法在知识库中找到精准答案。

比如用户问题很模糊，检索的时候，找到多个相近答案，但无法确定具体哪个更匹配。

此时，鹅厂会根据上下文语境，结合检索结果综合判断。

并可以进行追问澄清，了解用户的明确意图。

对于无法检索到有效答案的问题，给出拒答回复。

绝不自己加戏，从而避免用检索到的无关数据对用户产生误导。

同时，鹅厂还提供领先的知识管理能力，比如问答对自动生成与校对，文档对比与对比后决策。

总之，依靠这一系列“鹅操作”，RAG落地的难题终于有解啦。

二、如何搞定曲折复杂的企业工作流？

利用RAG功能，老谭完成了技术咨询问答智能体的搭建。

接下来，老谭想要更上层楼，开发一个维修工单流转的工作流智能体，又遇到不少难题。

工作流落地难题①

复杂业务场景，涉及流程分支和业务接口多，仅依赖模型自主规划准确率不高

虽然现在深度思考模型很厉害，具备强大的自主规划能力。

但很多企业级的复杂场景，涉及众多流程分支和接口，大模型靠自主规划，很难跑明白。

面对这样的复杂业务流程，鹅厂提供可视化拖拉拽编排能力，零代码构建工作流。

编排平台具备10+画布节点，灵活调用大模型、知识库、插件、工具、代码、子工作流，轻松完成复杂流程创建。

工作流落地难题②

对话与流程耦合，工作流节点难以灵活跳转。

有些高难场景，比如对话与流程耦合，工作流需要回退操作，这流程就走到死胡同了。

鹅厂通过内置全局视野Agent，负责接管对话，识别全局意图、灵活跳转（包括回退）。

不止如此，鹅厂还提供了PDL流程描述语言。

遇到超级复杂的工作流，可以把画布转换成PDL，通过Agent理解全局流程，更加灵活地处理“超纲”工作流。

三、如何搞定全员互卷的多Agent协作？

在用工作流搞定维修工单流转智能体后，老谭彻底飘了。

他决定干个大活，玩玩多智能体协作，把一线支持岗、二线支持岗、维修工单岗、满意度回访岗组团一起扛活。

听起来很复杂吧？

但用了腾讯云Multi-Agent开发框架，一切都变简单。

零代码创建多Agent

全面兼容OpenAI Agents SDK 产品定义，支持零代码创建 Multi-Agent。

整个过程只需三步①创建Agent→②添加多Agent→③配置转交关系↓

在添加多Agent小伙伴的时候，既可以选官方预置的各种基础功能Agent，也可以直接新建自己的专用Agent，再添加↓

想不到吧，一个组团干活的Agent小队，瞬间就搞定了。

丰富的MCP插件

提供丰富的精选MCP插件，并支持自定义MCP插件。

像老谭这种履历，可没本事开发各种各样的功能模块。

没关系，平台预置了丰富的鹅厂内外部插件，兼容MCP，开箱即用。

另外，鹅厂还特别贴心，把自己的专业RAG能力“封装”成一个知识库检索智能体，作为“Agentic雇佣兵”，来支持复杂问题回复。

四、如何搞定智能体的权限管理？

老谭深知，搞定各种形态的智能体功能还不够，在企业级场景，智能体的安全、权限管理非常重要。

而安全方面，恰恰也是腾讯云智能体开发平台的特色↓

鹅厂支持平台级、平台级、知识库级多层权限体系管理，可以与企业的组织架构、岗位角色打通，也可以设置黑白名单。

中年IT男，踏上AI快车道

经过一周琢磨和尝试，老谭开发的系列智能体上线了！

他尝试着分享给部门同事和几个熟悉的渠道伙伴，以及自己的老板。

结果，得到一致好评。

老板刚参加WAIC2025回来，看罢老谭的成果大受震撼，立即在各部门推广，还给老谭部门批了一大笔用云预算。

接下来的日子，老李彻底沉迷了。

俨然成了AI开发小能手，不光教同事们应用智能体，还让自家的娃上了AI开发兴趣班——

学习用「腾讯元器」开发通用智能体。

元器用起来就更6了，海量模板，一键做同款。

还能充分利用腾讯生态，有微信公众号、腾讯文档、微信支付MCP的加持。

短短一个月，老谭就完成了蜕变，从「AI焦虑症」患者，变成了「AI依赖症」患者，并且成功“传染”给了身边的每个人。

这次经历，也让他深深意识到——

AI时代，中年人才是最有核心优势的一群人，他们可以凭借丰富经验、业务沉淀，更好的驾驭AI，让自己变得更加不可替代！