代理策略

代理策略（Agent Strategy）用于定义智能代理节点如何处理用户请求、选择并调用合适工具以及决定任务完成的时机。它通过灵活的配置，允许企业自定义决策逻辑和推理模式，可以实现多种推理模式，如思维链（CoT）、思维树（ToT）等，满足复杂业务需求。

一、系统代理策略

GoInsight.AI提供了强大的系统代理策略：

• ReAct Task Executor
  面向大多数Agent的标准通用 ReAct 执行器。它逐步规划任务、在需要时调用工具、核验结果，并生成清晰的最终答案。

除了GoInsight.AI提供的系统代理策略，您还可以根据自己的需求，创建自定义的代理策略。

二、创建自定义的代理策略

1. 创建代理策略

1. 在InsightFlow - 服务&工具下，点击右上角的创建按钮

2. 选择创建一个代理策略，输入其名称和描述

在创建代理策略时，您也可以对其权限进行管理，确保符合企业合规要求。

有关权限管理的更多信息，请参考：《服务&工具的管理》

2. 编排代理策略

当您创建好代理策略后，将会自动进入其编排页面。

GoInsight.AI提供了一种代理策略的模版示例，这是 ReAct 智能体的一个最小可运行示例，以可视化方式呈现"思考-工具-反思"循环帮助您掌握智能体策略设计：

• “结构化思考”约束
  • 通过提示词强制大语言模型以 JSON 格式输出决策，使 AI 的"思考"可供工作流解析 —— 这是实现自动调用工具和错误重试机制的基础。
• “闭环循环”设计
  • 采用循环节点 + 多分支选择节点实现 ReAct 自动化流程：
  • → 大语言模型决策：选择 "直接作答" / "调用工具" / "修正错误"
  • → 解析执行：根据决策执行对应逻辑（输出答案/重试/调用工具）
  • → 反馈循环：通过查询变量将结果反馈给大语言模型进行反思
  • 形成完整的 自动化 "思考 → 执行 → 反思" 闭环。
• 按需扩展模板
  • 增加工具：在工具调用节点接入企业内部工具（如知识库搜索/内部 API）。
  • 优化提示词：根据业务场景精细化调整大语言模型的提示词，引导其做出更符合预期的决策。
  • 复杂逻辑：构建高级分支（如工具优先级/多工具协作）实现高阶智能体 。

您可以根据您的需求，在此模版基础上进行编排和调试，确保其符合预期逻辑，以便后续在智能代理节点中使用该代理策略。

在我们提供的代理策略示例模版中，开始节点设置了一个名为 FinalAnswer 的自定义私有变量，用于存储在循环节点内生成的最终响应。关于私有变量的更多说明：《工作流、节点与变量的概念》

开始节点变量说明如下：

结束节点：是智能体任务的“最终交付窗口”——负责将最终答案（或循环超限的提醒）传递给用户。

• 结果输出：一般将大语言模型生成的 FinalAnswer 作为智能体对用户问题的最终响应输出。
• 超限流程： 输出 FinalAnswer 变量的默认值（通常是提示循环次数超限的警告信息）→ 引导用户检查工具配置或调整循环阈值设置。

3. 发布和引用代理策略

1. 当您编排和调试好代理策略之后，您就可以在上方的菜单栏中点击发布该代理策略按钮。

2. 之后，你可以设置发布该代理策略的以下内容：

• 代理策略发布后的名称、描述
• Usage：设置该代理策略中输入变量以及输出变量的变量描述
• 权限：允许使用此代理策略的范围。
  企业内公开
  指定的分组/团队成员

3. 当您发布代理策略之后，您就可以在智能代理节点中选择该代理策略

结语

代理策略与智能代理节点的结合为企业提供了高度灵活和智能化的解决方案。通过在智能代理节点中选择合适的代理策略，企业能够确保每个任务都得到最优化的处理。这种配置不仅提升了工作流的自动化程度，还增强了系统的响应能力和适应性。

• 优化任务处理：通过选择合适的代理策略，确保每个任务得到最优化的处理。
• 提升自动化程度：增强工作流的自动化和智能化，提升系统响应能力。
• 灵活定制：允许企业根据具体业务需求进行定制和扩展。
• 高效运作：确保在动态环境中保持高效运作，优化业务流程管理。

代理策略的灵活性允许企业根据具体业务需求进行定制和扩展，确保在动态环境中保持高效运作。通过这种方式，企业可以充分利用智能代理节点的能力，实现更高效、更智能的业务流程管理。