Agent（智能体）的热度已经持续了一年，但行业的聚光灯往往打在酷炫的 Demo 上。真实的业务落地，面临的是完全不同的挑战：
数据太乱：面对几百页的非结构化标书，AI 怎么提取关键信息？
窗口太小：面对数月的用户行为日志，大模型怎么读得完？
风险太高：在生产环境，怎么敢让 AI 自动执行修复命令？
为了解答这些“深水区”难题，在 12 月 19 日 -20 日 AICon 全球人工智能开发与应用大会（北京站） 上，我们特别策划了 Data+AI / Agent 落地实践 专题。
本专题特邀商汤科技大装置事业群 CTO 宣善明担任出品人。他以其深厚的技术视野，与我们共同筹备了这一论坛，对议题进行了层层甄选与严苛的质量品控。我们的目标只有一个：剔除一切虚无缥缈的概念，保证听众获得“确定性收益”。
在宣总的把关下，本次论坛不谈概念，只看架构。我们锁定了来自商汤、腾讯、火山引擎、阿里云的四位负责人，他们将在此打开自己的“工具箱”，分享解决上述具体工程难题时的技术选型与避坑经验。
商汤科技：如何让 Agent 写出可交付的投标方案？
让 AI 写诗容易，但让它写项目投标方案很难。因为这需要 AI 理解复杂的产品说明书，从杂乱数据中提取信息，还要计算定制化成本——逻辑稍有断裂，方案就是废纸。商汤大装置研发总监王志宏将分享一种全链路协作的 Agent 设计。
架构核心不仅仅是生成，而是构建了任务规划—数据检索—数据分析—生成—审校的完整流水线。
关键技术：
自我审校机制：针对生成内容不准确的问题，他在架构中引入了 Review 环节，让 Agent 自行检查逻辑连贯性与数据准确性。
异构数据处理：重点解决如何从格式杂乱的数据中提取关键信息，并实现产品功能与客户需求的精准匹配。
成本计算：让 Agent 具备评估定制化开发成本的能力，使输出的方案具备工程可交付性。
腾讯：BI 的未来，是表格操作与智能体的融合
AI 分析工具往往要求用户通过对话（Chat）交互，但专业数据分析师更习惯表格。且面对复杂任务，单一 Agent 容易顾此失彼，响应速度也难以保证。腾讯大数据算法工程负责人翁旭东将通过 Tomoro 产品，展示如何将 AI 融入用户熟悉的表格操作中。
架构核心：采用主 - 从多智能体架构。由主智能体负责拆解任务，各专家智能体分工执行。
关键技术：
路径选择策略：明确提出工具优先，代码兜底。优先调用可靠的标准工具保证体验，再以 AI 代码生成应对个性化需求，避免 AI 滥用代码导致的不稳定。
协作机制：建立共享工作记忆，让各智能体同步中间结果，避免重复计算。
性能分级：构建了浏览器计算、内存数据库、高性能引擎的分层加速体系，确保亿级数据下的秒级响应。
火山引擎：数据量超大、跨度超长，Agent 怎么分析？
用户行为数据（User Behavior）通常具有时间跨度大、语义复杂的特点。直接丢给大模型，受限于 Context Window（上下文窗口），往往无法处理，且分析出的结论难以被业务方验证和信任。火山引擎资深工程师蒋煜将分享一套引入了中间层的大模型驱动系统。
架构核心：创新性地在原始日志基础上，建立了行为数据形态中间表示层。
关键技术：
突破窗口限制：利用中间表示层处理超出上下文窗口的数据，解决海量数据与模型窗口之间的矛盾。
可信度构建：始终保持模型分析与原始数据之间的连接。Agent 的分析结论可以追溯到原始数据，解决了黑盒分析不可解释的难题。
人机协同：在系统设计中引入业务知识与主动学习，让 AI 在人类分析师的反馈中成长。
阿里云：在生产环境，如何构建“敢自动修复”的运维系统？
云原生时代系统复杂度激增，传统规则难以覆盖。但引入 AI 做运维（AIOps），最大的顾虑是安全：AI 会不会出现幻觉？会不会误操作搞挂系统？阿里云 Serverless 基础架构负责人赵庆杰将复盘一套已在阿里云核心产线落地的数据驱动智能诊断系统（MTTR 实测降低 40%）。
架构核心： 明确的角色化分工 —— 感知 Agent（采集 / 异常检测）、推理 Agent（根因分析）、验证 Agent（假设检验）、执行 Agent（修复建议）。
关键技术：
全栈数据闭环： 将指标、日志、链路及 eBPF 事件统一建模为智能体可理解的上下文。
安全保障机制： 针对幻觉风险，设计了 Prompt 工程 + 工具调用 + 幻觉抑制策略。
熔断设计： 在执行层引入人工熔断机制与权限控制，确保高危操作在安全合规的前提下进行，逐步替代人工巡检。
这四个案例，分别代表了 Agent 在文档生成、数据分析、行为洞察、系统运维四个不同领域的深水区探索。没有空泛的概念，只有经得起生产环境考验的架构设计。如果你正在思考如何将大模型能力真正接入核心业务流，这四位嘉宾的实战复盘，值得一听。
