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近日，神州数码旗下神州问学的参谋团队在预印本平台 Arxiv 发布论文《Routine: A Structural Planning Framework for LLM-Agent System in Enterprise》，提议一种名为“Routine”的结构化策动框架，旨在措置大模子智能体(LLM-Agent)在企业专考场景应用中面对的三大中枢挑战：场景学问缺少导致经过编排荒唐、策动样式不统一激勉试验不雄厚，以及低代码顺次非AI原生导致的用户不友好问题。

    

论文作家：曾冠程、陈雪怡、胡嘉旺、皆少华、毛雅瑄、王展韬、聂一凡、李爽、冯秋阳、邱鹏旭、王钰佳、韩文强、黄琳琰、李刚、莫晶晶、胡浩文(通信)

企业中智能体系统的痛点：

论文指出，现时企业级智能体系统在本体部署中存在权贵瓶颈：

1.学问鸿沟与器具编排脱落： 通用模子缺少企业特定场景学问，难以正确编排器具链，常忽略重要器具类型。

2.策动非范例化导致试验偏差： 模子依赖泛化承接顺从非范例策动，导致策动到试验的滚动过程不雄厚。

3.低代码有谋略的局限性： 传统低代码方式对非本事东谈主员门槛高，且构建的使命流难以跨场景复用，非AI原生顺次效果低下。

为措置这些问题，神州数码团队立异性地提议了“Routine”策动范式：

Routine由多个更小、更具体的子任务试验法子构成，子任务是零丁的，但之间又互关连联。因此，一条Routine试验法子需要包括迷漫信息，让智能体大致雄厚地顺从策动法子，以下是一条完满的Routine子任务法子构成：

法子x. <法子称呼>：<法子行为描写>，该法子输入<入参描写>，输出<出参描写>，使用<法子器具>器具；

访佛场景下的Routine可能包含重迭的法子，仅在某些经过段上有所不同，访佛于澌灭使命流的不同分支。在这种情况下，不错通过创建分支法子和试验要求来合并访佛的场景，以在一个Routine中缔造多个雷同的使命流。

法子x. <法子称呼>: 本法子进行分支要求判断：

      分支x-1法子1. <法子称呼>：要是<法子要求>，......，使用<法子器具>器具；

      分支x-1法子2. <法子称呼>：......，使用<法子器具>器具；

      分支x-2法子1. <法子称呼>：要是<法子要求>，......，使用<法子器具>器具；

法子y. <法子称呼>：......，使用<法子器具>器具；

法子z. <法子称呼>：......，使用<法子器具>器具，并实现使命流；

Routine样式当作大言语模子生成策动与本体试验引擎之间的中间暗意层，将每一步器具调用以范例化样式明确抒发，涵盖器具称呼、参数、依赖关系与试验情状等重要字段，大致灵验提高试验模子顺从策动的准确性，辅导智能体完成种种化的场景任务。

    

Routine智能体系统的中枢架构

以Routine机制为中枢，参谋团队优化了智能体系统的瞎想，包含四大重要模块的优化：

1.策动模块：

￮ 范例化样式： Routine由明确的子任务法子构成，包含法子编号、称呼、行为描写、输入/输出参数描写和调用的器具称呼，何况支合手分支经过暗意。

￮ AI生成与优化： 业务大家提供经过草稿，模子掌握专用请示模板进行优化，输出结构化的当然言语Routine。消融实考发挥，AI优化的Routine能权贵提高试验准确率，接近致使部分特出东谈主工标注基准。

2.试验模块：

￮ 小参数模子：采选小参数模子，通过指示微调与强化学习等顺次考研，缔造对应的多步器具调用奖励函数，辅导模子适配到场景，增强模子指示顺从身手。

a.高下文工程机制：参谋团队明确了智能体系统措置任务所需要的信息和设置，并构建了对应的高下文模板，其中不仅包含扮装界说、任务布景与行为范例等通例内容，还包含了系统参数、措置问题对应的Routine策动、变量记念字典、器具列表等重要信息；

3.器具模块：

￮ MCP工作器：使用MCP工作器当作范例化器具层，对器具的称呼、参数、复返样式进行统一界说和不断。

4.记念模块：

￮ 经过记念：存储大家创建或AI优化的场景Routine趋附，字据用户任务雷同度动态检索调回最关连的Routine，幸免将整个Routine塞入高下文。

￮ 变量记念： 将长文本参数等存储为变量键，试验时自动替换为本体值，极大削弱模子高下文压力，减少参数传递中的标志荒唐。

几个模块互相相助，酿成了功能完善的智能体系统，如图中所示：

    

著述中精致了以下使命：

1.结构化策动范式： 瞎想了一套结构化的范例策动样式“Routine”，权贵提高智能体通过多步器具调用措置复杂问题的雄厚性。在本体企业场景中的考证标明，Routine权贵提高了模子器具调用的试验准确性，将GPT-4o的性能从41.1%提高到96.3%，将Qwen3-14B的性能从32.6%提高到83.3%。

2.Routine顺从身手考研： 为进一步考证Routine框架的灵验性，参谋团队构建了一个Routine样式的指示顺从考研数据集，通过指示微统一强化学习，使其场景特定评估的准确性增至88.2%，标明该框架权贵改善了模子在试验狡计方面的顺从性。

3.基于Routine的数据蒸馏：通过学问蒸馏顺次生成了一个场景特定的多法子器具调用数据集，在此蒸馏数据集上进行微调使模子准确性提高到95.5%，接近GPT-4o的水平。这些截止充分展示了Routine框架在领域特定器具使用模式优化和增强模子恰当新场景身手方面的灵验性。

后续应用：

以AI for Process为中枢标的，Routine框架的引入权贵提高了代理系统在企业场景中的恰当性，推动了AI for Process的本事愿景。它不仅优化了领域特定器具使用模式，还增强了模子应付复杂任务的身手，为企业经过的智能化和自动化提供了隆重可靠的措置有谋略。改日，通过在考研经过中引入强化学习，能更好地提高模子对种种化场景的经过泛化身手。通过合手续的参谋和优化，Routine框架有望在改日进一步提高智能体的自主性和恰当性，股东企业智能体在企业环境中的等闲应用。

神州问学将合手续深耕场景化学问引擎与智能体协同本事，起劲于构建具备更强经过贯通与自恰当进化身手的企业级智能体，买通从复杂业务逻辑到敏捷AI落地的重要旅途，为企业智能化转型提供坚实、纯真且可鸿沟化的本事维持。