Agent 策略

GoInsight.AI 提供了強大的系統 Agent 策略：

• ReAct Task Executor
  面向大多數 Agent 的標準通用 ReAct 執行器。它逐步規劃任務、在需要時呼叫工具、核驗結果，並產生清晰的最終答案。

除了 GoInsight.AI 提供的系統 Agent 策略，您也可以依照自己的需求，建立自訂的 Agent 策略。

建立自訂的 Agent 策略

1. 建立 Agent 策略

1. 在 InsightFlow - 服務&工具下，點擊右上角的建立按鈕

2. 選擇建立一個 Agent 策略，輸入其名稱與描述

在建立 Agent 策略時，您也可以對其權限進行管理，確保符合企業合規要求。

有關權限管理的更多資訊，請參考：服務&工具的管理

2. 編排 Agent 策略

當您建立好 Agent 策略後，將會自動進入其編排頁面。

GoInsight.AI 提供了一種 Agent 策略的範本範例，這是 ReAct Agent 的一個最小可執行範例，以視覺化方式呈現「思考-工具-反思」循環，協助您掌握 Agent 策略設計：

• 「結構化思考」約束
  • 透過提示詞強制大模型以 JSON 格式輸出決策，使 AI 的「思考」可供工作流程解析——這是實現自動呼叫工具與錯誤重試機制的基礎。
• 「閉環循環」設計
  • 採用循環節點 + 多分支選擇節點實現 ReAct 自動化流程：
  • → 大模型決策：選擇「直接作答」/「呼叫工具」/「修正錯誤」
  • → 解析執行：根據決策執行對應邏輯（輸出答案/重試/呼叫工具）
  • → 回饋循環：透過查詢變數將結果回饋給大模型進行反思
  • 形成完整的自動化「思考 → 執行 → 反思」閉環。
• 按需擴充範本
  • 增加工具：在工具呼叫節點串接企業內部工具（如知識庫搜尋/內部 API）。
  • 優化提示詞：根據業務情境精緻化調整大模型的提示詞，引導其做出更符合預期的決策。
  • 複雜邏輯：建構進階分支（如工具優先順序/多工具協作）實現高階 Agent。

您可以根據您的需求，在此範本基礎上進行編排與偵錯，確保其符合預期邏輯，以便後續在 Agent 節點中使用該 Agent 策略。

在我們提供的 Agent 策略範例範本中，開始節點設定了一個名為 FinalAnswer 的自訂私有變數，用於儲存在循環節點內產生的最終回應。關於私有變數的更多說明：《工作流程、節點與變數的概念》

開始節點變數說明如下：

結束節點：是 Agent 任務的「最終交付視窗」——負責將最終答案（或循環超限的提醒）傳遞給使用者。

• 結果輸出：一般將大模型產生的 FinalAnswer 作為 Agent 對使用者問題的最終回應輸出。
• 超限流程：輸出 FinalAnswer 變數的預設值（通常是提示循環次數超限的警告訊息）→ 引導使用者檢查工具設定或調整循環閾值設定。

3. 發布與引用 Agent 策略

1. 當您編排與偵錯好 Agent 策略之後，您就可以在上方的選單列中點擊發布該 Agent 策略按鈕。

2. 之後，您可以設定發布該 Agent 策略的以下內容：

• Agent 策略發布後的名稱、描述
• Usage：設定該 Agent 策略中輸入變數以及輸出變數的變數描述
• 權限：允許使用此 Agent 策略的範圍
  • 企業內公開
  • 指定的部門分組/團隊成員

3. 當您發布 Agent 策略之後，您就可以在 Agent 節點中選擇該 Agent 策略

結語

Agent 策略與 Agent 節點的結合為企業提供了高度彈性與智慧化的解決方案。透過在 Agent 節點中選擇合適的 Agent 策略，企業能夠確保每個任務都得到最佳化的處理。這種配置不僅提升了工作流程的自動化程度，還增強了系統的回應能力與適應性。

• 最佳化任務處理：透過選擇合適的 Agent 策略，確保每個任務得到最佳化的處理。
• 提升自動化程度：增強工作流程的自動化與智慧化，提升系統回應能力。
• 彈性客製：允許企業依據具體業務需求進行客製與擴充。
• 高效運作：確保在動態環境中保持高效運作，優化業務流程管理。

Agent 策略的彈性允許企業依據具體業務需求進行客製與擴充，確保在動態環境中保持高效運作。透過這種方式，企業可以充分利用 Agent 節點的能力，實現更高效、更智慧的業務流程管理。