2025年被称为“Agent元年”，AI Agent作为大模型应用的核心趋势，正引领企业知识管理从被动查询转向主动服务和智能执行。AI Agent具备自主理解、规划、记忆和工具使用能力，能像“虚拟员工”一样独立完成复杂任务，例如自动生成周报。它与企业知识库形成双向赋能：知识库提供AI Agent所需数据基础，而AI Agent则通过知识发现和管理增效来优化知识库。360AI企业知识库与AI Agent的结合，构建了动态知识体系，通过智能语义理解、API化知识服务和实时更新，实现日常办公的智能化、自主化，有效降低员工信息获取成本，提升效率。

💡 **AI Agent推动企业知识管理升级**：AI Agent的引入，使企业知识管理从传统的被动信息查询，跃升至主动服务和智能执行的新阶段，标志着AI在企业应用中的一个重要里程碑。它们具备感知、理解、规划、记忆和工具调用能力，能够像“虚拟员工”一样自主解决复杂问题。

🧠 **AI Agent的“思考+行动”模式**：与仅能回答问题的LLM或具备专业资料的RAG不同，AI Agent集成了LLM、RAG以及工具调用能力，能够拆解任务、查找资料、调用工具并执行操作，最终自主完成任务闭环。例如，一句“帮我写本周销售周报”就能触发Agent自主完成从指令到报告提交的全流程。

📚 **企业知识库与AI Agent的双向赋能**：企业知识库为AI Agent提供训练数据和知识基础，确保其决策和回答的专业性与时效性。反过来，AI Agent也能通过发现知识盲点、提示知识库更新、挖掘知识关联以及自动分类整理等方式，深度优化和提升企业知识库的质量与效率。

🚀 **360AI企业知识库与AI Agent的融合优势**：360AI企业知识库结合AI Agent，打破了传统知识库静态存储的局限，构建了动态知识体系。通过对接企业系统、多样化数据来源、智能语义理解与推理、API化知识服务和实时更新，实现了日常办公从人工驱动到智能自主的转变，显著降低了员工获取信息的时间和精力成本。

2025-07-21 17:58 北京

AI Agent的引入，标志着企业知识管理从被动查询迈入主动服务、智能执行的新阶段！

2025年被称作“Agent 元年”，AI的发展已经来到了一个新的临界点。随着大模型相关技术的高速发展，AI Agent作为一种新兴的智能体形式，已然成为大模型应用的核心趋势。凭借其自主理解、感知、规划、记忆和工具使用能力，AI Agent在处理复杂任务时表现出前所未有的灵活性和效率。

从文本生成到多模态交互，从简单的问答助手到具备可行动能力的智能体，AI正经历着深刻的变革。这种从“工具”到“员工”的转变，为AI真正在企业内落地带来了前所未有的可能性。

AI Agent：

“思考+行动”的智能体

简单来说，AI Agent就像一个能感知环境、自主理解、决策并执行任务的“虚拟员工”。如果把LLM比作一个学识渊博但信息有时滞的顾问，能回答通用问题。

那么LLM加上RAG（检索增强生成）技术，就如同顾问拥有了最新的专业资料库（企业的专属文档、产品手册、最佳实践等），回答更加专业精准；

而AI Agent则是一位配备了全套工具（资料库+操作权限）、能独立分析和解决复杂问题的专业助手，它会自己拆解问题、查找资料、调用工具、执行操作，最终自主完成复杂任务闭环。以生成报告为例，Agent会基于智能体框架，自主完成从指令到提交的全流程，整个过程，只需说一句“帮我写本周销售周报”。

AI Agent与企业知识库：

知识与智能体的双向赋能

  企业知识库为AI Agent提供知识基础

数据输入奠基，AI Agent的决策和回答需要基于一定的知识，企业知识库中的数据可以作为AI Agent的训练数据。以客服AI Agent为例，知识库中存储的大量客户咨询记录可以用于训练AI Agent的自然语言处理模型。

知识更新赋能，企业知识库的更新能促使AI Agent知识同步更新。当知识库中添加新产品相关的技术参数、使用说明等信息时，AI Agent可通过重新学习或部分更新知识库内容，保持知识的时效性。

  AI Agent深度优化企业知识库

知识发现补缺，若AI Agent发现某些问题无法准确回答，或客户对某个问题的咨询频率高但知识库内容不详细，它能将这些情况反馈给知识库管理人员。同时，通过数据挖掘技术发现知识库中潜在的知识关联，完善知识体系。