随着大模型的不断发展与普及，很多人已经明显体会到，大模型LLM在简单的办公场景应用已经非常成熟，但在一些复杂的业务场景，却很难落地应用。要想实现这一目标，需要很多专业的技术支持。由此，催生了大量AI Agent的需求，但是很多人对Agent的理解依旧停留在过去，实际上技术生态的不断发展完善，已经进入到了新的形态。AI Agent分为两类：垂直Agent和通用Agent。我们今天重点介绍垂直Agent的设计开发。
一、垂直AI Agent的核心特征与分类
垂直类Agent是聚焦于特定场景的AI应用系统，与通用Agent相比，垂直类Agent是完全不同的。其核心特征首先体现在其特定目标定位上，这类Agent针对单一场景如医疗诊断或金融风控进行深度优化，其精准性要求远高于通用型Agent。例如，医疗诊断Agent需要能够准确识别特定疾病的临床表现并提供循证医学支持的诊断建议，而金融风控Agent则需要实时分析交易模式并根据细微异常指标识别潜在欺诈行为。这种专注性使得垂直类Agent能够在特定领域达到接近专业人士的判断水平。
知识嵌入是垂直类Agent的另一核心特征，它需要集成该场景领域的所有相关知识库。以法律咨询Agent为例，其需要整合法律条文、判例解析、法理学说等专业资料，通过RAG（检索增强生成）技术来提升回答的专业性和准确性。这一过程不仅涉及大量领域知识的数字化，还需要建立高效的语义索引体系，确保在用户查询时能够快速检索到最相关的知识点。金融投顾Agent则需要整合市场数据、公司财报、行业研究报告等资料，实现对投资建议的专业支撑。相比之下，通用Agent往往只能提供基础知识层面的回答，无法满足专业场景的深度需求。
一般分类：

二、垂直类Agent开发全流程解析
1. 需求阶段
业务场景梳理：需求分析是垂直类Agent开发的基础环节，这个部分的质量决定了最终产品的价值实现。这个阶段，需要进行深入细致的业务场景梳理，使用5W1H分析法捕捉关键信息。例如，在医疗影像诊断场景中，需要我们明确Agent的服务对象既包括放射科医生也包括临床医生，他们具有不同的专业背景和使用需求；核心任务包括从影像数据预处理、病灶检测到结构化报告生成的完整流程；触发条件不仅包括DICOM格式影像数据上传，还包括历史病例调阅请求等多种情境。这种全面的需求分析能够保证Agent的功能设计与实际医疗工作流程无缝衔接。
价值量化模型：价值量化模型构建是证明投资合理性的关键。我们需要建立多维度的ROI测算，不仅要考虑直接成本，还要评估质量效率提升和机会成本等间接效益。
2. 技术架构设计
垂直领域Agent的技术架构设计需要充分考虑业务特性和性能要求，典型的分层架构包括感知层、推理层、执行层和反馈学习层四个核心部分。
感知层负责多模态数据的接收和初步处理，如在金融风控场景中，需同时处理交易数据流、用户行为日志和外部信用评分等多源异构数据；
推理层作为系统的"大脑"，结合领域适配的大模型与知识图谱，实现对复杂场景的理解和决策推理，例如在法律助手应用中，需要将最新法规与历史判例进行语义关联，支持类案推理；
执行层则负责将决策转化为实际行动，通过API编排调用外部系统，如在智能制造场景下，需要与MES、ERP等多个企业系统无缝集成，实现生产计划自动调整；
反馈学习层则持续从用户互动和业务结果中收集数据，通过在线学习算法不断优化模型表现。

3. 数据工程实施
数据工程是垂直领域Agent性能优化的关键环节，其核心在于构建高质量的专业知识库。知识库构建流程始于全面的原始数据采集，需综合考虑公开文献、行业标准和企业内部资料等多种数据源。

以医疗AI助手为例，其知识库应包括医学教科书、临床指南、药品说明书以及匿名化的典型病例等多维度资料。采集后的数据需经过结构化处理，将非结构化文本转换为规范化的知识条目，包括概念抽取、关系识别和属性标注等步骤。接下来的数据标注环节相当重要，对于结构化数据如标准诊疗规范，需要经验丰富的临床专家进行审核标注；而对于非结构化数据如医学文献，则可采用众包标注与对抗学习相结合的半自动化方法，先由算法生成初步标注，再由人工校验纠错，形成高质量的标注结果。经过专业审核的数据将进入向量化存储阶段，采用适合领域特性的嵌入模型（如MedBERT等医疗领域预训练模型）生成语义向量，并构建高效的检索增强生成（RAG）索引，实现毫秒级的知识检索响应。

标注规范的制定需要充分结合行业标准和应用场景特点。在医疗场景中，疾病诊断必须遵循ICD-10疾病编码体系，确保与全球医疗信息系统的兼容性；药物标注则需采用ATC分类系统，以支持药物相互作用的自动检测；医疗程序则应按照CPT编码规范进行标注，便于与医保报销系统对接。在金融场景下，财务数据需符合XBRL可扩展商业报告语言标准，支持跨机构、跨国家的财务数据交换与分析；风险控制指标则需遵循巴塞尔协议III的定义体系，确保风险评估的准确性和一致性。标注过程中还需建立严格的质量控制机制，包括随机抽检、交叉验证和专家评审等多重保障措施，确保数据质量达到行业应用标准。高质量的标注数据不仅提升了Agent的专业表现，也为后续的模型微调提供了可靠基础。