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- 垂直人工智能代理是专为特定业务领域设计的系统，可直接与企业工具、规则和数据集成，从而可靠地执行规定的任务。
- 与广泛生成文本的通用LLMs 不同，垂直代理将自然语言功能与应用程序接口、结构化数据处理和精确的业务逻辑相结合，以执行实际的工作流程。
- 垂直人工智能代理在流程遵循严格规则的业务环境中表现出色，如预订、潜在客户资格鉴定或内部运营，与普通聊天机器人相比，可减少错误并提高采用率。
- 建立垂直代理需要确定重点用例的范围，将其建立在特定领域知识的基础上，定义逻辑流，并连接应用程序接口（API）以进行实时操作。
大型语言模型的兴起引发了对通用人工智能代理的热议--这些机器人可以处理从编写代码到管理日历等任何事情。但在实际的企业环境中，这些代理往往会碰壁。
它们是令人印象深刻的演示材料，但并不适合制作。
企业需要的是专门打造的人工智能代理--与企业系统深度集成并能解决特定业务问题的企业聊天机器人。这就是垂直人工智能代理的优势所在，在关键工作流程中，它的表现优于通用的辅助驾驶员。
那么，垂直人工智能代理究竟是什么，它们为什么更适合企业？让我们试着抓住它们。
什么是垂直人工智能代理？
垂直人工智能代理是针对特定领域而构建的系统，可在特定业务功能范围内执行明确定义的任务。与旨在用一种模型完成所有任务的通用型代理不同，垂直型代理的目标是深入而非广泛--它们被设计为在已知的环境中运行，可以访问与任务相关的结构化数据、规则和系统。
在实践中，这些代理不仅 "说 "得好听，而且行动有目的。物流领域的垂直代理可能会根据车队的可用性和实时交通情况优化送货路线。在医疗保健领域，它可以验证保险、安排随访和处理收治情况--所有这些都以严格的逻辑为基础。
使用垂直代理的团队采用代理的速度更快，任务成功率更高，错误更少。关键是什么？这些代理不依赖通用提示。它们以应用程序接口、规则和结构化数据为基础，旨在出色地完成一项工作。
垂直人工智能代理如何工作
通用人工智能代理是在海量公共数据集上训练出来的，这使它们擅长生成文本，但在结构化的业务环境中却不可靠。它们会产生幻觉，在应用程序接口（API）调用方面举步维艰，而且无法遵循严格的工作流程。垂直代理旨在通过结构、逻辑和集成来解决这些限制。
以下是垂直代理在实践中的架构，以及每一层如何解决通用LLMs 的核心限制：
直接访问应用程序接口
除非使用复杂的工具，否则通用模型无法与内部系统进行交互。垂直代理可直接与客户关系管理、ERP 或调度平台连接，从而获取实时数据、创建记录并可靠地触发工作流程。
内置业务逻辑
垂直代理不依赖提示技巧，而是在明确规定的规则和流程内进行操作。他们知道什么是有效的，应该遵循什么步骤，以及如何按照公司政策行事--就像其他后台系统一样。
结构化数据处理
以自然语言训练的LLMs 在处理 JSON、SQL 或僵化模式时表现不佳。垂直代理通过在自由形式的用户输入和结构化的后台格式之间进行转换，弥补了这一不足，确保输出结果有效。
范围缩小到最重要的方面
通用模型不会知道你的退款政策比Wikipedia更重要。垂直代理以特定领域的知识为基础，如 SOP、政策文档或知识库，因此它们只在相关范围内运行。
LLM 只是其中一个组成部分
在垂直代理中，LLM 起着辅助作用--用于总结、解释或自然响应。但是，它被包裹在一个由逻辑、内存和访问控制管理的系统中，这使得它可以安全地投入生产。
这些层次共同为垂直代理提供了通用模式所缺乏的结构。它们不依赖于巧妙的提示或希望，而是通过访问、问责制和与实际业务需求保持一致来运作。
垂直人工智能代理为何更适合业务工作流程
大多数企业工作流程都不是开放式的--它们遵循规则，需要验证，并依赖于内部系统的实时数据。通用型代理在这方面很吃力。它们会生成答案，但如果不进行大量定制，就无法可靠地遵循流程或遵守约束条件。
垂直人工智能代理从一开始就具有结构性。它们针对单一用例，与支持该用例的系统集成，并了解管理该用例的逻辑。这使得它们部署起来更快，测试起来更容易，在生产中也更可靠。
它们还能减少混乱。垂直代理以应用程序接口（API）、业务规则和预定义流程为支撑，而不是过度提示一个通用模型并希望它能理解上下文。这使得它们更容易被信任、扩展和维护。
垂直人工智能代理的热门使用案例
垂直代理已经出现在生产中--不是作为未来主义的助手，而是作为解决实际运营痛点的专注系统。它们不是试图包揽一切的 "人工智能副驾驶"。它们是特定领域的代理，只做好一项工作。
让我们来看看一些可以立即采用的用例。
面向客户的代理拥有工作流程所有权
聊天机器人设计中最大的误区之一就是认为对话等同于价值。大多数面向客户的流程--上机、预订、应用--都不是 "对话"。它们是具有逻辑、验证和后台依赖关系的结构化任务。
然而，公司往往在这里部署通用聊天机器人，并寄希望于最好的结果。结果呢？用户困惑、流程中断、客户流失。
另一方面，专为客户服务设计的垂直代理可以完成整个流程。他们了解步骤，遵守规则，并直接与内部系统集成。这种体验之所以更流畅，不是因为座席 "更聪明"，而是因为它就是为这项工作而设计的。
任务自动化的内部运行代理
有大量的内部工作是可重复的，但仍然很痛苦：更新记录、分配票单、在工具间同步数据。您可以使用 RPA 将其自动化，但 RPA 通常会在某些事情发生变化时崩溃。
垂直代理作为工作流程自动化和理解细微差别的逻辑层，其卓越的能力很好地填补了这一空白。它们足够智能，能够处理动态输入，但又足够结构化，能够保持在保护范围内。更重要的是，它们与定义内部工作流程的应用程序接口和逻辑相连。
销售和客户关系管理集成代理
销售工作节奏快，对细节非常敏感。一般的GPT 代理可能会礼貌地回应，但它不会知道您的资格标准、哪个代表负责哪个地区，也不会知道客户关系管理中是否已经存在潜在客户。
有了 HubSpot 等平台为您的代理提供的这些宝贵信息，您需要一个能充分利用这些信息的代理。
以适当垂直性构建的销售聊天机器人则不同。它们活在您的管道逻辑中。它们可以实时鉴定销售线索、记录备注、触发跟进，甚至安排交接--无需人工引导。
跨系统协调代理
有些任务无法在一个系统中完成。比如生成季度报告、发送后续活动或核对各地库存。这些不是 "对话式 "任务，而是跨越系统和逻辑的小型工作流。
试图让通用代理通过提示来实现这一点简直就是一场噩梦。模型会忘记上下文，API 调用失败，逻辑混乱。
垂直代理在这一领域蓬勃发展。它们协调工具，尊重流程逻辑，端到端地完成任务，无需人工看护。你可以不再将其视为人工智能，而将其视为基础设施。
这些都不是假设。团队已经在生产中部署了垂直代理--用真正能完成工作的系统悄然取代了脆弱的自动化和夸大其词的副驾驶。关键不仅在于智能，还在于结构、重点和整合。
那么，如何从概念转变为有效的垂直代理呢？让我们来分析一下。
如何建立第一个垂直人工智能代理
如今有很多方法可以构建人工智能代理--开源堆栈、协调框架、全代码平台和无代码构建器。有些方法可以将多个代理串联起来。另一些则让你从头开始微调行为。
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在这个例子中，我们将保持接地气和实用性。我们将使用 Botpress作为协调层，并将其连接到GPT、Claude 或 Gemini 等原始语言模型，然后展示如何将通用LLM 转化为垂直代理，并将其范围化、集成化，为实际任务做好准备。
如果您已经使用过 CrewAI、LangGraph 或 AutoGen 等工具，就会觉得这种方法似曾相识，但这里的重点是从空白的LLM 到业务就绪的系统。
1.从设置代理开始
选择一项具体、可重复、定义明确的任务。如预约、接收流程或潜在客户资格认证等，都是完美的起点。
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前往Botpress 面板，创建一个新的机器人，并立即定义其用途。给它一个简短的描述，比如 "多地点预订代理 "或 "潜在客户资格助理"。在 "代理角色 "部分，用一句话概括该代理应该做什么，仅此而已。范围很重要。
2.增加知识，为代理提供依据
LLMs 功能强大，但如果没有业务背景，就只能靠猜测。进入 "知识库"选项卡，上传代理需要了解的任何内容--PDF、帮助文档、定价页面、内部常见问题解答，甚至是图片和截图（如果这是业务的一部分）。
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如果您要创建一个CRM 助手（例如，为 HubSpot 创建），请上传入职文档、产品信息和服务政策。给每个条目打上清晰的标签，如果你打算以后建立更多的代理，可以创建单独的知识集合。
确保知识库只包含与代理领域相关的内容。这样才能避免范围漂移和幻觉。
3.在流程编辑器中绘制业务逻辑图
这是你超越对话，进入执行阶段的地方。
进入流程编辑器，开始构建结构：代理需要收集哪些信息？在继续之前应该检查哪些条件？何时升级或停止？
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例如，如果您正在构建一个预订机器人：
- 收集用户首选的时间、地点和服务
- 使用应用程序接口调用检查可用性（我们将讨论这个问题）
- 确认时间段，或提供替代方案
您可以使用条件节点、表达式和变量（所有这些都可以通过LLM 逻辑来触发和执行，而无需硬接线），使逻辑具有动态感，但始终处于范围内。
4.添加应用程序接口访问
转到 "集成"面板，设置代理需要的 API 调用。这可以是预订系统（如Calendly 或内部日程安排 API）、CRM 端点，甚至是支持票单系统。
- 基本 URL 和验证标头
- 参数（动态或静态）
- 响应的存储位置（如 workflow.slotOptions）
- 如何在流程中使用该回复（例如显示可用时间或提交表单）
一旦运行正常，就将用户接入工作流程。现在，您的代理不再 "聪明"，而是开始发挥作用。
5.验证代理行为
使用机器人模拟器运行完整对话并实时调试。故意破坏：拼错条目、跳过步骤、给出奇怪的输入。看看代理是如何恢复的。
然后，添加回退。添加验证。使用条件节点来捕捉边缘情况。如果用户跳过了一个必填字段，就回过头来做一个友好的说明，这样就不会破坏对话流程。如果 API 调用失败，请确认失败原因，并告知用户下一步的具体步骤。
测试结束后，前往代理仪表板的 "主页"，选择要部署代理的渠道。
一旦建立了一个垂直代理，这种模式就变得可以重复。你会发现更多的工作流程可以实现自动化、范围化，并转化为系统，而不仅仅是对话。这才是真正的力量所在：不仅仅是构建机器人，而是创建推动工作的基础设施。
想创建自己的应用程序？Botpress 具有多种功能，支持LLM 与多个 API、平台和服务进行交互。这是将LLMs 变为可运行的代理的绝佳实验方式。
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常见问题
1. How do vertical AI agents differ from traditional rule-based chatbots?
Vertical AI agents differ from traditional rule-based chatbots in that they use large language models (LLMs) and logic layers to make decisions and perform tasks using data, whereas rule-based bots are limited to static decision trees and pre-written responses with no real adaptability.
2. Are vertical agents only useful in large enterprises, or can SMEs also benefit?
Vertical agents are not limited to large enterprises – SMEs can benefit significantly, especially when automating repetitive tasks like lead qualification, without needing to expand headcount or manage complex systems.
3. Can a vertical agent evolve into a multi-functional agent over time?
Yes, a vertical agent can evolve into a multi-functional agent over time by gradually adding new capabilities, as long as each function remains clearly scoped and the underlying architecture supports modular logic and memory management.
4. What are some pitfalls or common mistakes when implementing vertical agents?
Common mistakes when implementing vertical agents include trying to handle too many workflows at once, skipping key system integrations, over-relying on LLM output without grounding it in business logic, and failing to iterate based on real user feedback.
5. How is a “vertical” defined? By industry, task, department, or all of the above?
A "vertical" in AI agent design can be defined by industry (like healthcare), department (like HR), or a specific task (like invoice classification); it refers to a well-defined use case with clear boundaries and business relevance.
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