一、任务背景与系统架构设计

在电商场景中，用户评论情感分析是优化产品与服务的关键环节。本案例构建了一个由智能Agent与大模型组成的协作系统，其中Agent负责任务拆解与结果整合，大模型执行具体分析任务。系统采用三层架构：

任务管理层：Agent通过自然语言理解模块解析用户需求
计算执行层：大模型基于Transformer架构进行情感判断
结果反馈层：Agent对模型输出进行格式校验与业务适配

典型交互场景中，Agent首先接收原始任务：”分析近7天手机品类评论的情感倾向，按星级分类统计”。通过语义分析，Agent将其拆解为三个子任务：数据获取、情感分类、结果可视化。这种任务分解策略使复杂需求转化为可执行的原子操作。

二、对话流程深度模拟

2.1 初始任务接收与解析

Agent启动对话时，首先通过API网关接收结构化任务请求：

{
  "task_id": "EVT20231115-001",
  "domain": "ecommerce",
  "raw_text": "分析最近一周手机评论的情感倾向，按星级分类统计结果",
  "constraints": {
    "time_range": "7d",
    "product_category": "smartphone",
    "output_format": "table"
  }
}

Agent的NLP模块立即进行意图识别，提取出核心要素：分析对象（手机评论）、时间范围（7天）、输出要求（星级分类表格）。通过知识图谱匹配，确认该任务属于情感分析领域，需要调用NLP大模型能力。

2.2 动态子任务生成

基于任务分解规则库，Agent生成以下子任务序列：

数据采集任务：

def generate_data_query():
    return {
        "task_type": "data_retrieval",
        "params": {
            "datasource": "user_reviews",
            "filters": {
                "category": "smartphone",
                "create_time": ">=2023-11-08"
            },
            "fields": ["review_text", "rating"]
        }
    }

情感分析任务：

任务描述：对每条评论进行情感极性判断
输入格式：[{"text":"产品很好用","rating":5},...]
输出要求：添加"sentiment"字段，值为"positive/neutral/negative"

结果聚合任务：

SELECT rating, sentiment, COUNT(*) 
FROM analysis_results 
GROUP BY rating, sentiment

2.3 大模型交互细节

在情感分析环节，Agent与大模型进行多轮对话优化结果。首次调用返回示例：

{
  "results": [
    {"text": "电池续航差", "rating": 2, "sentiment": "negative"},
    {"text": "拍照效果不错", "rating": 4, "sentiment": "positive"}
  ]
}

Agent通过规则引擎检测到矛盾点：2星评论被标记为负面符合预期，但4星评论的情感判断需要验证。随即发起澄清对话：

Agent: "对于4星评论，系统如何界定positive/neutral的边界？"
Model: "基于训练数据，4星评论中包含明确积极表述的归为positive，仅陈述事实的归为neutral"

这种交互使情感分类标准更加精确，最终将”拍照效果不错”修正为neutral，因其缺乏强烈情感词汇。

三、关键技术实现要点

3.1 上下文管理机制

系统采用双层上下文存储：

短期上下文：保存当前对话的10个历史回合，使用滑动窗口算法维护
长期上下文：存储任务分解规则、领域知识等结构化数据

实现示例：

class ContextManager:
    def __init__(self):
        self.short_term = deque(maxlen=10)
        self.long_term = {
            "task_templates": load_templates(),
            "domain_knowledge": load_knowledge_base()
        }
    def update(self, message):
        self.short_term.append(message)
        # 长期上下文通过显式指令更新

3.2 错误恢复策略

当模型输出不符合格式要求时，Agent启动三级恢复机制：

格式重述：用不同表述方式重新指定输出要求
示例引导：提供符合要求的样本输出
回退方案：调用备用模型或简化任务

实际应用中，该策略使任务完成率从82%提升至97%，特别是在处理非结构化文本时效果显著。

四、性能优化实践

4.1 交互效率提升

通过以下方法将平均对话轮次从5.2降至3.1：

预填充技术：在首次调用时发送完整任务上下文
增量解析：边接收模型输出边进行结构化处理
并行子任务：对无依赖关系的子任务并发执行

4.2 质量保障体系

建立三维评估模型：

准确性指标：情感分类F1值≥0.85
业务指标：星级分类误差率≤5%
体验指标：平均响应时间<3秒

实施持续监控看板，实时展示各维度指标波动情况。

五、行业应用启示

该协作模式已成功应用于多个场景：

金融风控：Agent拆解征信报告分析任务，模型提取风险点
医疗诊断：Agent组织多轮问诊，模型生成鉴别诊断建议
智能制造：Agent协调设备数据采集，模型预测维护周期

实施建议：

领域适配：建立行业专属的任务分解规则库
渐进式部署：先在非核心业务验证，再逐步扩展
人机协同：设置人工审核节点处理边缘案例

未来演进方向包括多模态交互、自主学习型Agent等，这些创新将进一步模糊人机边界，创造更大的业务价值。通过这种结构化的协作框架，企业能够以更低成本实现AI能力的规模化应用，在数字化转型中获得竞争优势。

智能协作新范式：Agent与大模型任务对话全流程模拟