在企業數字化轉型的浪潮中，傳統AI被動執行指令的模式已難以滿足高效協作的需求。當AI開始像人類一樣思考、規劃并主動解決問題，一場關于智能體的革新正悄然發生。近日，云知聲獸牙AI企業級智能體管理平臺正式推出"自主規劃智能體"功能，以更主動、靈活、高效的特性重構人機協作范式，為企業智能化升級提供全鏈路解決方案。

“自主規劃智能體”是一種具備類人決策與全鏈路協作能力的智能體，能夠模擬人類的邏輯推理和決策過程，主動完成復雜任務。它以“自主規劃、動態決策、智能體協作”為核心理念，通過整合規劃引擎、執行引擎和工具生態三大組件，依托山海大模型的深度推理能力，構建起從任務理解到閉環執行的智能鏈條。它不僅能像人類一樣拆解復雜任務、調用多元工具、實時優化策略，更能通過記憶模塊沉淀經驗，實現跨場景的持續進化，真正成為企業的“數字員工”。

“自主規劃智能體”的強大效能源于其精密設計的四大核心模塊，它們如同人類的神經系統般協同運作，為企業提供全維度智能支持。

1善規劃、會應變的貼心生活助理

規劃模塊負責理解用戶意圖，將復雜任務拆解為可執行的具體步驟，并制定詳細的執行計劃。它能夠對抽象的任務描述進行深入分析，實現任務理解與分析、任務分解與優先級排序等重要功能。

以云知聲與某國際機場聯合開發的智慧客服系統為例，當旅客通過機場移動端提出“我需要從3號登機口出發，規劃一條能避開人流高峰的美食路線，并推薦排隊時間短的餐廳”復雜需求時，智能體規劃模塊依托山海大模型的動態推理能力，迅速將需求拆解為路徑導航、人流預測、餐飲推薦三大核心任務。系統通過實時接入機場室內定位系統、攝像頭客流數據及商戶排隊信息，自動篩選距離近、等位短的餐飲區域。同時，結合旅客的航班時刻與登機口距離，同步生成“快速通道”導航路線。

2能執行、穩反饋的高效執行專家

執行模塊負責將規劃模塊生成的抽象指令轉化為實際操作。它能夠與外部系統進行交互，執行具體任務，并對執行過程中的反饋信息進行有效處理。

以云知聲門診病歷生成系統在北京友誼醫院的應用為例，當醫生口述診斷信息后，智能體執行模塊借助語音識別和自然語言理解技術，將語音準確轉化為結構化病歷文本，并自動同步至醫院HIS系統。在這一過程中，系統還能根據不同科室的規范要求，對術語表述進行調整，并將生成結果實時反饋給醫生審核。這一應用顯著縮短了病歷錄入時間，同時提升了病歷的準確性。執行模塊的高效運行為工具使用模塊提供了豐富的數據支持，使其能夠更好地應對復雜任務。

3善整合、破難題的得力工作助手

工具使用模塊通過調用網絡搜索、數據分析等各類工具，能夠幫助智能體攻克各種復雜難題。

以云知聲協助信陽市開發的智慧工業平臺為例，當政府部門輸入“分析區域內制造業產業鏈薄弱環節”的指令后，智能體工具模塊迅速響應，實時調用多源工具。通過大數據分析整合企業生產經營數據，利用知識圖譜精準識別供應鏈缺口，結合政策庫生成具有針對性的產業鏈優化建議，最終輸出可視化報告，為政府精準制定產業扶持政策提供有力支持。工具使用模塊在運行過程中產生的中間數據，會被記憶模塊妥善保存，為后續任務提供參考。

4懂喜好、知過往的個性化記憶管家

記憶模塊是實現個性化服務的關鍵，它負責存儲用戶偏好、歷史交互記錄以及任務中間結果，從而顯著提升任務執行的連貫性和個性化水平。

以云知聲為某城市地鐵打造的智能客服平臺為例，當某經常乘坐該線路地鐵的乘客通過APP詢問“我想在人民廣場站附近找一個適合帶孩子去的室內景點”時，系統會根據用戶歷史數據(如搜索“親子場館”“室內娛樂”)啟動個性化服務。它從數據庫中篩選出“兒童科技館”“親子體驗中心”等場所，并結合實時天氣情況，優先推薦地鐵站直連的室內商業綜合體，減少行走距離。此外，系統還會關聯用戶偏好，附加“科技館免預約通道”和“地鐵站內母嬰室導航”，生成包含景點導覽、交通提醒和便民服務的定制攻略，推送至乘客手機端。

從簡單問答到深思熟慮，從提供方案到任務執行， “自主規劃智能體”功能的上線帶來了全新的智能協作體驗，也標志著AI從機械化響應邁向多智能體協作的新階段。

未來，云知聲將持續以山海大模型為基座，挖掘智能體的無限潛能，進一步深化智能體在交通、醫療、座艙、政務、金融等領域的應用，推動AI 2.0向“感知-決策-創造”全鏈路升級。