5. 智能体与业务编排

5.1 Agent技能链

技能定义

智能金融解决方案中的Agent具备多种技能，每个技能对应一个特定的业务能力：

核心技能

风控分析技能（RiskAnalysisSkill）：
- 功能：分析交易风险，计算风险分数，识别风险因素
- 输入：交易数据、客户信息、历史记录
- 输出：风险等级、风险分数、风险因素、处理建议
- 使用模型：风控专用模型 + 大语言模型
投研分析技能（ResearchAnalysisSkill）：
- 功能：分析公司财务状况、行业趋势、投资价值
- 输入：公司信息、财务数据、市场数据
- 输出：投资研究报告、投资建议、风险评估
- 使用模型：大语言模型（GPT-4）+ RAG知识库
合规审查技能（ComplianceReviewSkill）：
- 功能：审查交易合规性，识别可疑交易，生成合规报告
- 输入：交易数据、客户信息、监管规则
- 输出：合规审查报告、风险等级、处理建议
- 使用模型：大语言模型（Claude 3）+ 合规知识库
客户服务技能（CustomerServiceSkill）：
- 功能：回答客户咨询，提供投资建议，处理客户问题
- 输入：客户问题、客户信息、产品信息
- 输出：回答内容、推荐产品、操作建议
- 使用模型：大语言模型（通义千问）+ 产品知识库
数据查询技能（DataQuerySkill）：
- 功能：查询各类金融数据，包括市场数据、财务数据、交易数据
- 输入：查询条件、数据源标识
- 输出：查询结果、数据统计
- 使用工具：数据库查询工具、API调用工具
报告生成技能（ReportGenerationSkill）：
- 功能：生成各类报告，包括风控报告、投研报告、合规报告
- 输入：分析结果、报告模板
- 输出：格式化报告（Markdown、PDF、Word）
- 使用工具：报告模板工具、格式化工具

技能链设计

技能链是将多个技能组合起来，完成复杂业务流程：

风控检测技能链

技能链配置：

skill_chain:
  name: risk_control_chain
  skills:
    - name: data_query
      skill: DataQuerySkill
      inputs:
        - transaction_id
      outputs:
        - transaction_data
        - customer_data
        - history_data
    
    - name: risk_analysis
      skill: RiskAnalysisSkill
      inputs:
        - transaction_data
        - customer_data
        - history_data
      outputs:
        - risk_level
        - risk_score
        - risk_factors
    
    - name: compliance_review
      skill: ComplianceReviewSkill
      condition: risk_level == "high"
      inputs:
        - transaction_data
        - risk_factors
      outputs:
        - compliance_report
        - final_decision

投研分析技能链

技能链配置：

skill_chain:
  name: research_analysis_chain
  skills:
    - name: market_data_query
      skill: DataQuerySkill
      inputs:
        - company_name
        - date_range
      outputs:
        - market_data
    
    - name: financial_data_query
      skill: DataQuerySkill
      inputs:
        - company_name
      outputs:
        - financial_data
    
    - name: news_query
      skill: DataQuerySkill
      inputs:
        - company_name
        - date_range
      outputs:
        - news_data
    
    - name: research_analysis
      skill: ResearchAnalysisSkill
      inputs:
        - market_data
        - financial_data
        - news_data
      outputs:
        - analysis_result
        - investment_recommendation
    
    - name: report_generation
      skill: ReportGenerationSkill
      inputs:
        - analysis_result
        - template: research_report_template
      outputs:
        - research_report

执行流程

技能链执行引擎

技能链执行引擎负责协调各个技能的执行：

class SkillChainExecutor:
    def __init__(self, skill_registry, tool_registry):
        self.skill_registry = skill_registry
        self.tool_registry = tool_registry
    
    def execute(self, chain_config, inputs):
        """
        执行技能链
        
        Args:
            chain_config: 技能链配置
            inputs: 输入数据
        
        Returns:
            最终输出结果
        """
        context = inputs.copy()
        
        for skill_config in chain_config['skills']:
            # 检查条件
            if 'condition' in skill_config:
                if not self._evaluate_condition(skill_config['condition'], context):
                    continue
            
            # 获取技能
            skill = self.skill_registry.get_skill(skill_config['skill'])
            
            # 准备输入
            skill_inputs = self._prepare_inputs(skill_config['inputs'], context)
            
            # 执行技能
            skill_outputs = skill.execute(skill_inputs, self.tool_registry)
            
            # 更新上下文
            context.update(skill_outputs)
        
        return context

错误处理和重试

错误处理：
- 技能执行失败时，记录错误信息
- 根据错误类型决定是否重试
- 关键技能失败时，终止技能链执行
重试策略：
- 网络错误：自动重试3次，指数退避
- 模型错误：重试1次，如果仍失败则使用备用模型
- 数据错误：不重试，记录错误并终止

5.2 工具注册中心

工具类型

智能金融解决方案中的工具分为以下几类：

数据查询工具

数据库查询工具（DatabaseQueryTool）：
- 功能：查询MySQL、PostgreSQL等关系数据库
- 参数：SQL查询语句、数据库连接信息
- 返回：查询结果（JSON格式）
- 安全：SQL注入防护、权限控制
API调用工具（APICallTool）：
- 功能：调用外部API接口
- 参数：API URL、请求方法、请求参数、认证信息
- 返回：API响应（JSON格式）
- 安全：API密钥管理、请求签名
向量数据库查询工具（VectorDBQueryTool）：
- 功能：查询向量数据库，进行相似度搜索
- 参数：查询向量、Top-K、过滤条件
- 返回：相似文档列表
- 用途：RAG检索、知识库查询

数据处理工具

数据清洗工具（DataCleaningTool）：
- 功能：清洗和预处理数据
- 参数：原始数据、清洗规则
- 返回：清洗后的数据
特征工程工具（FeatureEngineeringTool）：
- 功能：提取和构造特征
- 参数：原始数据、特征定义
- 返回：特征向量
数据统计工具（DataStatisticsTool）：
- 功能：计算数据统计指标
- 参数：数据、统计指标类型
- 返回：统计结果

模型调用工具

LLM调用工具（LLMCallTool）：
- 功能：调用大语言模型API
- 参数：Prompt、模型名称、温度参数
- 返回：模型生成结果
- 支持：OpenAI、Anthropic、本地模型
风控模型调用工具（RiskModelCallTool）：
- 功能：调用风控模型进行风险评分
- 参数：交易特征、客户特征
- 返回：风险分数、风险等级
NLP模型调用工具（NLPCallTool）：
- 功能：调用NLP模型进行文本处理
- 参数：文本、任务类型（分类/NER/情感分析）
- 返回：处理结果

业务工具

报告生成工具（ReportGenerationTool）：
- 功能：生成格式化报告
- 参数：报告内容、报告模板、输出格式
- 返回：报告文件（PDF/Word/Markdown）
通知工具（NotificationTool）：
- 功能：发送通知（邮件、短信、企业微信）
- 参数：通知内容、接收人、通知方式
- 返回：发送结果
审批工具（ApprovalTool）：
- 功能：提交审批流程
- 参数：审批内容、审批人、审批类型
- 返回：审批结果

工具注册流程

1. 工具开发

实现工具接口：
- 实现统一的工具接口
- 定义输入输出格式
- 实现工具逻辑
编写工具文档：
- 工具功能描述
- 参数说明
- 使用示例
- 错误处理

2. 工具测试

单元测试：
- 测试工具的基本功能
- 测试错误处理
- 测试边界情况
集成测试：
- 测试工具与其他组件的集成
- 测试工具在技能链中的使用

3. 工具注册

注册到工具中心：
- 提交工具代码
- 填写工具元数据
- 配置工具权限
工具审核：
- 代码审查
- 安全审查
- 性能测试

4. 工具发布

版本管理：
- 创建工具版本
- 记录版本变更
部署上线：
- 部署到生产环境
- 更新工具注册表

工具注册流程图：

工具调用机制

MCP协议

工具调用基于MCP（Model Context Protocol）协议：

# MCP工具调用示例
class MCPTool:
    def __init__(self, tool_name, tool_config):
        self.tool_name = tool_name
        self.tool_config = tool_config
    
    def call(self, inputs):
        """
        调用工具
        
        Args:
            inputs: 工具输入参数
        
        Returns:
            工具执行结果
        """
        # 验证输入参数
        self._validate_inputs(inputs)
        
        # 执行工具逻辑
        result = self._execute(inputs)
        
        # 返回结果
        return {
            "tool": self.tool_name,
            "result": result,
            "timestamp": datetime.now().isoformat()
        }

工具调用流程

工具选择：
- Agent根据任务需求选择合适工具
- 可以调用多个工具
- 工具可以串行或并行调用
参数准备：
- 从上下文中提取工具所需参数
- 验证参数格式和有效性
工具执行：
- 调用工具执行逻辑
- 处理工具执行错误
- 记录工具执行日志
结果处理：
- 解析工具返回结果
- 将结果添加到上下文
- 传递给下一个技能或工具

工具调用流程图：

5.3 长记忆与状态管理

记忆机制

记忆类型

短期记忆（Short-term Memory）：
- 存储：当前对话的上下文
- 容量：最近10-20轮对话
- 用途：维护对话连贯性
- 存储位置：内存（Redis）
长期记忆（Long-term Memory）：
- 存储：历史对话记录、用户偏好、业务数据
- 容量：无限制
- 用途：个性化服务、历史查询
- 存储位置：数据库（MySQL）
工作记忆（Working Memory）：
- 存储：当前任务的状态和中间结果
- 容量：当前任务相关数据
- 用途：任务执行过程中的状态管理
- 存储位置：内存（Redis）

记忆存储结构

class Memory:
    def __init__(self, user_id, session_id):
        self.user_id = user_id
        self.session_id = session_id
        self.short_term = []  # 短期记忆
        self.long_term = {}   # 长期记忆
        self.working = {}     # 工作记忆
    
    def add_short_term(self, message):
        """添加短期记忆"""
        self.short_term.append(message)
        # 保持最近20条
        if len(self.short_term) > 20:
            self.short_term.pop(0)
    
    def add_long_term(self, key, value):
        """添加长期记忆"""
        self.long_term[key] = value
    
    def get_context(self, max_turns=10):
        """获取对话上下文"""
        return self.short_term[-max_turns:]

状态管理

状态类型

会话状态（Session State）：
- 存储：当前会话的状态信息
- 内容：用户信息、当前任务、对话历史
- 生命周期：会话期间
任务状态（Task State）：
- 存储：当前任务的状态信息
- 内容：任务进度、中间结果、错误信息
- 生命周期：任务执行期间
用户状态（User State）：
- 存储：用户的长期状态信息
- 内容：用户偏好、历史记录、账户信息
- 生命周期：用户账户生命周期

状态管理实现

使用Redis存储会话状态和任务状态：

class StateManager:
    def __init__(self, redis_client):
        self.redis = redis_client
    
    def set_session_state(self, session_id, state):
        """设置会话状态"""
        key = f"session:{session_id}"
        self.redis.setex(key, 3600, json.dumps(state))  # 1小时过期
    
    def get_session_state(self, session_id):
        """获取会话状态"""
        key = f"session:{session_id}"
        data = self.redis.get(key)
        if data:
            return json.loads(data)
        return None
    
    def set_task_state(self, task_id, state):
        """设置任务状态"""
        key = f"task:{task_id}"
        self.redis.setex(key, 86400, json.dumps(state))  # 24小时过期
    
    def get_task_state(self, task_id):
        """获取任务状态"""
        key = f"task:{task_id}"
        data = self.redis.get(key)
        if data:
            return json.loads(data)
        return None

上下文维护

上下文管理策略

上下文窗口管理：
- 限制上下文长度，避免超出模型限制
- 使用滑动窗口，保留最近N轮对话
- 重要信息优先保留
上下文压缩：
- 对历史对话进行摘要
- 提取关键信息
- 减少上下文长度
上下文检索：
- 从长期记忆中检索相关信息
- 动态添加到上下文
- 提高上下文相关性

上下文维护实现

class ContextManager:
    def __init__(self, memory, max_length=4000):
        self.memory = memory
        self.max_length = max_length
    
    def build_context(self, current_message):
        """构建上下文"""
        # 获取短期记忆
        short_term = self.memory.get_context()
        
        # 检索相关长期记忆
        long_term = self.memory.search_relevant(current_message)
        
        # 构建上下文
        context = {
            "short_term": short_term,
            "long_term": long_term,
            "current": current_message
        }
        
        # 压缩上下文
        if self._get_length(context) > self.max_length:
            context = self._compress_context(context)
        
        return context
    
    def _compress_context(self, context):
        """压缩上下文"""
        # 对历史对话进行摘要
        summary = self._summarize(context["short_term"])
        
        # 保留最近几轮对话
        recent = context["short_term"][-5:]
        
        return {
            "summary": summary,
            "recent": recent,
            "long_term": context["long_term"],
            "current": context["current"]
        }

5.1 Agent技能链​

技能定义​

核心技能​

技能链设计​

风控检测技能链​

投研分析技能链​

执行流程​

技能链执行引擎​

错误处理和重试​

5.2 工具注册中心​

工具类型​

数据查询工具​

数据处理工具​

模型调用工具​

业务工具​

工具注册流程​

1. 工具开发​

2. 工具测试​

3. 工具注册​

4. 工具发布​

工具调用机制​

MCP协议​

工具调用流程​

5.3 长记忆与状态管理​

记忆机制​

记忆类型​

记忆存储结构​

状态管理​

状态类型​

状态管理实现​

上下文维护​

上下文管理策略​

上下文维护实现​

5.1 Agent技能链

技能定义

核心技能

技能链设计

风控检测技能链

投研分析技能链

执行流程

技能链执行引擎

错误处理和重试

5.2 工具注册中心

工具类型

数据查询工具

数据处理工具

模型调用工具

业务工具

工具注册流程

1. 工具开发

2. 工具测试

3. 工具注册

4. 工具发布

工具调用机制

MCP协议

工具调用流程

5.3 长记忆与状态管理

记忆机制

记忆类型

记忆存储结构

状态管理

状态类型

状态管理实现

上下文维护

上下文管理策略

上下文维护实现