字節(jié)跳動

Agent

實踐手冊字節(jié)跳動

AGENT

實踐手冊 1引言 1

概述 1

字節(jié)跳動業(yè)務線與

Agent

的結(jié)合點 1

技術(shù)基礎 3核心技術(shù)組件 3技術(shù)架構(gòu)解析 5

Agent

開發(fā)流程 7需求分析與場景定義 7模型選擇與配置 9工具與插件集成 10開發(fā)與測試 12

Agent

應用場景詳解 14辦公場景 14電商場景 17內(nèi)容創(chuàng)作場景 20教育場景 22

Agent

運營與優(yōu)化 24運營數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析 24

性能優(yōu)化 27用戶體驗優(yōu)化 30

Agent

安全與合規(guī) 33數(shù)據(jù)安全保障 33合規(guī)管理 37

Agent

未來發(fā)展方向 40技術(shù)創(chuàng)新方向 40業(yè)務拓展方向 44生態(tài)構(gòu)建方向 47

Agent

典型案例剖析 50

飛書智能辦公

Agent

集群 50

抖音電商智能運營

Agent 54

Agent

團隊協(xié)作與人才培養(yǎng) 58跨團隊協(xié)作機制 58

人才培養(yǎng)體系 60

字節(jié)跳動

Agent

風險應對策略 63技術(shù)風險與應對 64業(yè)務風險與應對 66合規(guī)風險與應對 69結(jié)語 73手冊核心價值回顧 73對字節(jié)跳動業(yè)務線的建議 74未來展望 7412.

字節(jié)跳動

Agent

項目落地工具包 75需求分析工具集 75開發(fā)落地工具集 77運營監(jiān)控工具集 7813.

字節(jié)跳動

Agent

常見問題解答80技術(shù)類問題 80業(yè)務類問題 81合規(guī)類問題 8314.

字節(jié)跳動跨業(yè)務線

Agent

協(xié)作案例 8414.1

抖音電商：跨場景協(xié)同

Agent 8414.2

飛書：知識管理協(xié)同

Agent 8615.

補充結(jié)語：Agent

落地的關(guān)鍵成功要素 8816.

字節(jié)跳動

Agent

項目驗收標準 89驗收維度與核心指標 89驗收流程與結(jié)果判定 9217.

字節(jié)跳動

Agent

長期迭代規(guī)劃方法 94迭代需求優(yōu)先級排序 94迭代周期與規(guī)劃模板 96迭代效果評估與復盤 10118.

字節(jié)跳動

Agent

全球化適配實操指南 102語言與文化適配 102法律法規(guī)與合規(guī)適配 104基礎設施與服務適配 10619.

最終結(jié)語：構(gòu)建字節(jié)跳動

Agent

生態(tài)的長期愿景 108引言Agent概述技術(shù)正逐漸成為推動業(yè)務創(chuàng)新和效率提Agent技術(shù)的應用為各個業(yè)務線提升用戶體驗、優(yōu)化業(yè)務流程、增強企業(yè)競爭力。2

字節(jié)跳動業(yè)務線與

Agent

的結(jié)合點可用于輔助創(chuàng)作者進行能夠?qū)峵解，實現(xiàn)因材施教。這些只是字節(jié)跳動業(yè)務線與

Agent

結(jié)合的部分示例，實際上，Agent技術(shù)的潛力在各個業(yè)務場景中還有待進一步挖掘和發(fā)揮。Agent技術(shù)基礎核心技術(shù)組件大語言模型（LLM）大語言模型是

Agent

實現(xiàn)智能交互和任務處理的核心驅(qū)動力之一。在字節(jié)跳動，我們自

Doubao-Seed-1.6-thinking

在編碼、數(shù)學、邏輯推理等基

All-in-One

的綜合模型，更是國內(nèi)首個支持256K中，Agent借助大語言模型對用戶指令進行語義解析，提取關(guān)鍵信息，理解用戶意圖，為后續(xù)的決策和行動提供基礎。例如，在智能客服場景中，用戶詢問“我購買的商品什2.1.2

工具調(diào)用與

API集成為了拓展

Agent

API集

Agent

平臺支持與豐富的外部工具和

API

進行集成，涵蓋了資訊閱讀、旅游出行、效率辦公、圖片理解等多個領(lǐng)域。例如，在創(chuàng)建一個智能旅游規(guī)劃Agent

時，可以集成航司官網(wǎng)

API

實現(xiàn)機票預訂功能，調(diào)用旅游景點介紹

API獲取景點信息，利用地圖

API

規(guī)劃行程路線等。通過這種方式，Agent

能夠?qū)⒋笳Z言模平臺內(nèi)置了

API集

Agent

賦予新的能力。感知與執(zhí)行模塊感知模塊負責獲取

Agent

所處環(huán)境的信息，對于字節(jié)跳動的業(yè)務場景，這可能包括用戶（（（Agent的決策，自動在文檔中插入數(shù)據(jù)圖表、發(fā)送會議邀請郵件等。感知與執(zhí)行模塊的高效協(xié)同，確保了

Agent

能夠與實際業(yè)務環(huán)境進行緊密交互，實現(xiàn)對各種任務的有效處理。分層架構(gòu)設計字節(jié)跳動的

Agent

技術(shù)采用了分層架構(gòu)設計，主要包括感知層、推理層和執(zhí)行層。感知

Agent

的核心決策部分，它基于感知層提供的數(shù)據(jù)，結(jié)合大語言模塊間通信與協(xié)同在Agent通過消息隊列或RPC（遠程過程調(diào)用）等機制傳遞給推理層，推理層在接收到數(shù)據(jù)后，利用大語言模型進行推理計算，并將生成的決策結(jié)果和行動指令發(fā)送給執(zhí)行層。執(zhí)行層在完成操作后，將執(zhí)行結(jié)果反饋給推理層，以便推理層進行后續(xù)的決策調(diào)整和優(yōu)化。例

Agent

中，感知層從數(shù)據(jù)庫中獲取銷售數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送給推

Agent

開發(fā)流程需求分析與場景定義挖掘業(yè)務痛點與需求

Agent

的首要步驟。這需Agent

的需求，該

Agent

需要具備快速準確識別違規(guī)內(nèi)容、自動分類內(nèi)容類型、實時反饋審核結(jié)果等功能。在電商業(yè)務中，商家面臨著商品信息管理繁瑣、庫存監(jiān)控不及時等問題，我們可以針對這些痛點，提出開發(fā)能夠自動更新商品信息、實時監(jiān)控庫存并在庫存不足時自動補貨的

Agent

需求。只有精準把握業(yè)務痛點，才能確保開發(fā)出的Agent真正滿足業(yè)務需求，為業(yè)務帶來實際價值。定義清晰的應用場景

Agent

Agent

為例，我們可以定義其應用場景為：用戶在使用字節(jié)跳動旗下產(chǎn)品（如抖音、今日頭條等）時，（如聊天窗口、語音客服等）與智能客服

Agent

進行交互，Agent

能夠?qū)崟r解答用戶問題、提供解決方案、引導用戶操作等。在定義應用場景時，需要詳細描述場景中的用戶角色、用戶目標、用戶行為、環(huán)境條件等因素。對于智能客服Agent，用戶角色可能包括普通用戶、（Agent設計、開發(fā)和測試工作，確保

Agent

在實際應用中能夠穩(wěn)定、高效地運行。模型選擇與配置適配不同業(yè)務的模型考量

Agent

時，需要根據(jù)不同的業(yè)務需求和應用場Doubao-Seed-1.6-thinking如短視頻創(chuàng)意輔助、廣告文案創(chuàng)作等，Doubao-Seed-1.6這種支持多模態(tài)理解、具備強模型參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化限制、溫度參數(shù)（用于控制生成文本的隨機性）等。例如，在一個智能寫作Agent中，域的智能客服（來確定最佳的參數(shù)配置。工具與插件集成扣子平臺插件應用

Agent

開發(fā)提供了豐富的插件資源，極大地簡化了工具集成的過

Agent

時，可以根據(jù)業(yè)務需求在扣子平臺上選擇合適的插件進行應用。例如，若要開發(fā)一個具備資訊推送功能的

Agent，可以在扣子平臺上找到

“頭條新聞”

插件，將其集成到

Agent

中。通過該插件，Agent

能夠?qū)崟r獲取頭條新聞的相關(guān)內(nèi)容，并根據(jù)用戶的興趣偏好進行篩選和推送。在集成插件時，需要按照扣子平臺提供的規(guī)范和接

Agent

的其他模塊能夠順暢協(xié)作。同時，扣子平臺還支持對插

“頭條新聞”

插件，可（自定義工具開發(fā)與接入

Agent能自定義工具并接入Agent度分析和處理，可能需要開發(fā)一個自定義的商品數(shù)據(jù)分析工具。在開發(fā)自定義工具時，可以采用字節(jié)跳動內(nèi)部推薦的技術(shù)棧，如使用

Python

結(jié)合相關(guān)的數(shù)據(jù)處理庫（如Pandas、NumPy等）進行工具的開發(fā)。開發(fā)完成后，需要將自定義工具封裝成符合Agent

平臺接口規(guī)范的形式，以便能夠順利接入

Agent

系統(tǒng)。通常，這涉及到定義工就能夠利用該工具的獨特功能，完成在現(xiàn)有插件無法滿足的復雜業(yè)務任務，進一步拓展Agent的能力邊界，提升其在特定業(yè)務場景下的實用性和競爭力。開發(fā)與測試3.4.1

等平臺的開發(fā)

平臺為字節(jié)跳動的

Agent

開發(fā)提供了便捷的環(huán)境和工具支持。在

平臺上，開發(fā)者可以方便地創(chuàng)建

Agent

項目，進行代碼編寫、調(diào)試和部署等工作。以開發(fā)一個智能任務調(diào)度

Agent

為例，首先在

平臺上創(chuàng)建項目，然后根據(jù)任務調(diào)度的業(yè)務邏輯，使用平臺支持的編程語言（如Python）編寫代碼。在代碼編寫過程中，可以充分利用Trae

Agent

的架構(gòu)、

Agent

的各個模塊之平全面的測試策略與方法為了確保開發(fā)出的

Agent

能夠在實際業(yè)務環(huán)境中穩(wěn)定、可靠地運行，需要采用全面的測

Agent

是否能夠按照預期完成各項功能。例如，對于一個智能客服Agent，需要測試其對各種常見問題和邊緣問題的回答是否準確、是否能夠正確引導用戶解決問題等。性能測試也是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，測試Agent擬大量用戶同時與智能客服

Agent

Agent

的響應時間是否在可接受范圍內(nèi)，服務器的CPU、內(nèi)存等資源使用率是否正常。此外，還需要進行兼容性測試，確保Agent

（（如

iOS、Android、Windows

Agent進行試用，收集用戶的反饋意見，從用戶體驗的角度發(fā)現(xiàn)潛在的問題并進行優(yōu)化。通過綜

Agent

的質(zhì)量，為其在業(yè)務中的成功

Agent

應用場景詳解辦公場景智能文檔協(xié)作

Agent能夠極大地提升文檔協(xié)作的效率和質(zhì)量。當團隊成員共同編輯一份項目報告時，智能文檔協(xié)作

Agent

可以實時感知成員的編輯操作，如文字輸入、格式調(diào)整、圖表插入等。根據(jù)成員的操作，Agent能夠自動提供智能建議，例如當成員輸入一個專業(yè)術(shù)語時，Agent

可以自動彈出相關(guān)的解釋和參考資料鏈接；當成員插入一個數(shù)據(jù)表格時，Agent可以根據(jù)表格內(nèi)容推薦合適的圖表類型，并自動生成相應的圖表。同時，Agent還能對文檔內(nèi)容進行智能檢查，如語法錯誤檢查、邏輯一致性檢查等，及時提醒成員進行修改。檔協(xié)作

Agent

還可以與其他辦公工具集成，如將文檔中的任務安排自動同步到團隊的項目管理工具中，實現(xiàn)辦公流程的無縫銜接。自動化會議安排會議安排在辦公場景中往往耗費大量的時間和精力，自動化會議安排

Agent

能夠有效

Agent

可以與員工的日歷系統(tǒng)集成，實時獲取員工的日程安排信息。

Agent

提供會議主題、參會人員范圍、會議時長等Agent

Agent

與飛書日歷、飛書文檔、飛書項目等工具深度集成，實現(xiàn)了從會議安排、會議準備、會議記錄到任務跟蹤的全流程自動化管理，極大地提升了辦公效率。智能郵件管理郵件作為辦公場景中重要的溝通工具，每天都會產(chǎn)生大量的郵件信息，智能郵件管理Agent

能夠幫助員工高效處理郵件。該

Agent

可以對收到的郵件進行自動分類，根據(jù)能夠跟蹤?quán)]件管理Agent員工能夠及時處理。電商場景智能商品管理在字節(jié)跳動的電商業(yè)務中，智能商品管理

Agent

能夠為商家提供全方位的商品管理支

Agent

可以實時監(jiān)測商品的市場動態(tài)，包括競品的價格變化、促銷活動、銷售數(shù)還可以根據(jù)用戶的搜索行為智能庫存監(jiān)控與補貨庫存管理是電商業(yè)務中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，智能庫存監(jiān)控與補貨

Agent

能夠?qū)崿F(xiàn)庫存的精細

Agent

可以與電商平臺的庫存系統(tǒng)實時對接，實時獲取商品的庫存數(shù)量、銷售速度、訂單狀態(tài)等信息，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)建立庫存預警機制。當商品庫存數(shù)量低于設t市場需求預測、供應商的交貨周期等因素，生成補貨建議，包括補貨數(shù)量、補貨時間、可以根據(jù)往還可以與供應商的系統(tǒng)進行對接，自動發(fā)送補貨訂單，并跟蹤訂單的發(fā)貨狀態(tài)和物流信息，及時向商家反饋補貨進展。此外，Agent還可以對庫存積壓的商品進行分析，找出庫存積壓的原因，如商品款式過智能客戶服務智能客戶服務

Agent

Agent能夠通過多種渠道與客戶進行交互，如電商平臺的聊天窗口、語音客服、短信等，為客戶

可以準確理解客戶的問題，包括商品咨詢、訂單查詢、物流跟蹤、售后問題等，并提供快速、準確的回答。例如，當客戶詢問

“我購買的商品是否已經(jīng)發(fā)貨”

時，Agent

會自動查詢客戶的訂單信息，獲取物能夠引導

Agent

還可以對客戶的咨詢內(nèi)容和反饋意見進行分析，挖掘客戶的潛在需求和不滿情緒，為商家提供客戶服務優(yōu)化建議，如改進商品質(zhì)量、優(yōu)化售后流程、提升服務態(tài)度等，幫助商家提升客戶滿意度和忠誠度。內(nèi)容創(chuàng)作場景短視頻創(chuàng)意輔助

Agent

為創(chuàng)作者提供了全方位的創(chuàng)意支持，助

Agent

可以根據(jù)創(chuàng)作者輸入的主題、風格、目標受眾等信息，生成豐富的視頻創(chuàng)意方案。例如，當創(chuàng)作者希望制作一款關(guān)于“夏季穿搭”的短視頻時，Agent

可以推薦多種創(chuàng)意方向，如

“夏季通勤穿搭指南”“學生黨夏季平價穿搭”“海邊度假穿搭靈感”等，并為每個創(chuàng)意方向提供詳細的內(nèi)容框架，包括視頻的開頭引入、中間展示、結(jié)尾引導等環(huán)節(jié)的建議。在素材推薦方面，Agent可以根據(jù)創(chuàng)意方案，自動推薦合適的音樂素材、視頻片段、圖片素材等，這些素材來自字節(jié)跳動的素材庫，攝角度、光線運用等，幫助創(chuàng)作者拍出更具吸引力的視頻畫面。在視頻編輯過程中，Agent視頻的觀賞性。

會建議加快剪輯速度或添加一些動態(tài)轉(zhuǎn)場效果，提升圖文內(nèi)容創(chuàng)作輔助對于今日頭條等圖文內(nèi)容平臺，圖文內(nèi)容創(chuàng)作輔助

Agent

能夠為作者提供從選題到內(nèi)容生成的全流程支持。在選題階段，Agent可以根據(jù)當前的熱點話題、用戶興趣趨勢、平臺內(nèi)容政策等因素，為作者推薦合適的選題方向。例如，在科技領(lǐng)域，Agent可以推薦“人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的最新應用”“5G

技術(shù)對智能家居發(fā)展的影響”

等熱門選題，并提供選題的相關(guān)背景信息和數(shù)據(jù)支持，幫助作者更好地理解選題的價值和創(chuàng)作方向。在內(nèi)容創(chuàng)作階段，Agent可以根據(jù)作者確定的選題和大綱，協(xié)助作者生成內(nèi)容初稿。例如，當作者需要撰寫一篇關(guān)于

“健康飲食”

的文章時，Agent

可以根據(jù)作者列出的大綱，自更加清晰。此外，Agent還可以根據(jù)平臺的內(nèi)容推薦算法，為作者提供關(guān)鍵詞優(yōu)化建議，幫助作者在文章中合理布局關(guān)鍵詞，提高文章在平臺的搜索排名和推薦量。教育場景個性化學習計劃制定個性化學習計劃制定

AgentAgent

能夠根據(jù)學生的個體情況，為學生量身定制專屬的學習計首先會通過多種方式收集學生的相關(guān)信息，包括學生的年級、學科基礎、學習進度、知識掌握情況、學習習慣、興趣愛好、學習目標等。例如，會利用這些學生，Agent會在學習計劃中重點安排數(shù)學基礎知識的鞏固內(nèi)容，如代數(shù)公式的推導、資源，并建議學生在學習后完成相應的練習題進行鞏固。在學習計劃的執(zhí)行過程中，Agent會適當加快該知識點相關(guān)內(nèi)容的學習資源和輔導，幫助學生攻克難點。智能答疑與輔導

會放慢進度，提供更多的智能答疑與輔導

Agent

為學生提供了隨時隨地的學習輔導支持，幫助學生及時解決學

Agent

能夠通過文本、語音、圖像等多種方式接收學生的問題，例如學生可以通過輸入文字描述問題、拍攝題目照片或錄制語音提問等方式向

Agent求助。對于數(shù)學、物理等理科類問題，Agent能夠準確識別題目中的知識點和解題關(guān)鍵，通過逐步推導的方式為學生提供詳細的解題步驟和思路講解，幫助學生理解解題過程。會先分析題目給出的已知條件和求證可

Agent

還可以根據(jù)學生的問題類型和錯誤原因，為學生推薦相關(guān)的練習題和學習資源，幫助學生進行針對性的強化訓練，鞏固所學知識。

Agent

運營與優(yōu)化運營數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析關(guān)鍵運營指標定義為了全面評估

Agent

（I同業(yè)務場景下的Agent，其關(guān)鍵運營指標有所不同。在辦公場景中，智能文檔協(xié)作Agent（如團隊完成文檔協(xié)作的平均時間縮短比例（Agent的使用率和滿意度等；自動化會議安排

Agent

的關(guān)鍵運營指標包括會議安排時間縮短比例（如人工安排會議平均時間與

Agent

安排會議平均時間的差值比例會議取消率、參會人員對會議安排的滿意度等。在電商場景中，智能客戶服務Agent的（如從客戶發(fā)出咨詢到Agent回復的平均時間、（

Agent

成功解決客戶問題的數(shù)量占客戶總咨詢數(shù)量的比例

Agent

的關(guān)鍵運營指標包括庫存短缺（如因庫存不足導致無法發(fā)貨的訂單數(shù)量占總訂單數(shù)量的比例（如商品（如實際補貨數(shù)量與推薦補貨數(shù)量的偏差比例等。

Agent

的關(guān)鍵運營指標包括創(chuàng)作者使用

Agent生

Agent

輔助創(chuàng)作的視頻播放量提升率、點贊率、評論率、轉(zhuǎn)發(fā)

Agent

的關(guān)鍵運營指標包括作者使用

Agent

的頻率、文章創(chuàng)定Agent（如學生在測試中的平均分提高比例

Agent的關(guān)鍵運營指標包括學生問題解答準確率、學生提問響應時間、學生對輔導服務的滿意度、學生學習成績提升比例等。數(shù)據(jù)監(jiān)測工具與方法字節(jié)跳動擁有完善的數(shù)據(jù)監(jiān)測工具和體系，能夠為

Agent

的運營數(shù)據(jù)監(jiān)測提供有力支（t（

LogAgent

能夠?qū)崟r采集

Agent

運行過程中的各種日志（Agent、（

Agent

（如電ByteTrack則通過在Agent

Agent

Agent

Agent

的服務進行評價等。在數(shù)據(jù)存儲和管理方面，字節(jié)跳動采用分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)（如HDFS）和數(shù)據(jù)倉庫（如ByteHouse）來存儲大量的運營數(shù)據(jù)。ByteHouse具備高性能的數(shù)據(jù)存儲和查詢能力，能夠支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時分析和離線分析。在數(shù)據(jù)分析方面，常用的工具包括

SQL查詢工具（如

DataGear）、數(shù)據(jù)可視化工具（如

DataV）、機器學習分析平臺（如DataGear

支持通過

SQL

語句對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行查詢和分析，提取所需的運營指標數(shù)據(jù)；DataV能夠?qū)⒎治龊蟮臄?shù)據(jù)以圖表、報表等形式進行可視化展示，如折線圖展示

Agent

的日活躍用戶數(shù)變化趨勢、柱狀圖展示不同業(yè)務場景下Agent

的問題解決率對比、儀表盤展示

Agent

的關(guān)鍵運營指標實時數(shù)據(jù)等，方便運營人員直觀地了解

Agent

的運營情況。ByteML

則可以利用機器學習算法對運營數(shù)據(jù)進

Agent

的使用習慣，通過回歸分析預測Agent

關(guān)鍵運營指標的變化趨勢，為

Agent

的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。Agent性能優(yōu)化響應速度優(yōu)化Agent的響應速度直接影響用戶體驗，尤其是在實時交互場景（如智能客服、在線輔導）

Agent

響應速度優(yōu)化，可從多個層面采取措施。在模型層面，對于大語言模型，可通過模型壓縮（如量化、剪枝）的方式減小模型體積，降低模型推理時的計算量，從而提高模型的響應速度。例如，將Doubao-Seed-1.6

模型進行量化處理，將模型參數(shù)從32

位浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為16

位浮點數(shù)甚至8

Agent

經(jīng)常使用的工具調(diào)用結(jié)果、模型生成的常見回復、用戶的歷史交互信息等緩存在

Redis

Agent

再次需要這些信息時，可直接從緩存中獲取，而無需重新調(diào)用工具或查詢數(shù)據(jù)庫，大大縮短了響應時間。此外，還可以

Agent

的不同模塊部署在多個服務器節(jié)點上，通過負載均衡技術(shù)將用戶請求均勻分配到各個節(jié)點，避免單個節(jié)點因負載過高而導致響應延遲，提高

API

調(diào)用和數(shù)據(jù)傳輸過程，減少

Agent

API

調(diào)用進行批量處理，將多個小的

API

請求合并為一個大的請求，減少網(wǎng)絡請求次數(shù)；采用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)（如Gzip）對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行壓縮，減小數(shù)據(jù)傳輸量，提高數(shù)據(jù)傳輸速度；選擇距離用戶較近的服務器節(jié)點部署

Agent

相關(guān)服務，縮短數(shù)據(jù)傳輸?shù)奈锢砭嚯x，降低網(wǎng)絡延遲。準確性優(yōu)化Agent的準確性是其在業(yè)務中發(fā)揮作用的關(guān)鍵，不準確的響應可能會導致用戶誤解、業(yè)

Agent

的準確性，可從數(shù)據(jù)、模型、策

Agent

準確性的基礎。可通過多種方式收集和整理高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，如人工標注用戶交互數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)

Agent

響應錯誤的案例，進行人工修正后加入t（結(jié)合（如高Agent

Agent

的響應進行監(jiān)督和

AgentAgent

生成的回復，先由人工客服進行審核，確無法解決的復雜問題，自動轉(zhuǎn)交給人工客服處理，并將人工客服的處理結(jié)果反饋給Agent，用于模型的后續(xù)優(yōu)化。同時，還可以

Agent

響應的評價（如滿意、不滿意、需要改進）和修改建議，將這些反饋信息作為模型迭代優(yōu)化的依據(jù)，不斷調(diào)整模型參數(shù)和策略，提升Agent的準確性。交互方式優(yōu)化

Agent

進行交互，提升用戶照片的方式向

Agent

提問，Agent

通過圖像識別技術(shù)識別題目內(nèi)容，并生成解答；在將語音轉(zhuǎn)換

Agent

（

“下周三下午3”t即可自動提取認；在智能商品管理場景中，商家只需告知

Agent

需要優(yōu)化的商品品類，Agent即可自動完成市場數(shù)據(jù)采集、定價建議生成、商品信息優(yōu)化等一系列操作，減少商家的操作

Agent

能夠理解用戶的上下文意圖，實現(xiàn)

“我購買的手機什么時候發(fā)貨

回復后，用戶接著問“它大概什么時候能到”，Agent

“它”

指的是用個性化交互優(yōu)化個性化交互優(yōu)化能夠讓

Agent

更好地適應不同用戶的需求和偏好，提供更貼心的服務。Agent的響應的響的響應可以更

Agent

的相關(guān)功能，幫助用戶發(fā)現(xiàn)更適合自己的服務。例

Agent

的高級功（動化會議安排

Agent

的行程同步功能（如將會議安排同步到手機日歷、提醒用戶提前到

Agent

Agent的響是優(yōu)先保證速度還是優(yōu)先保證準確性（默認文本交互還（簡潔模式還是詳細模式調(diào)整Agent的交互體驗，提升用戶的滿意度和忠誠度。

Agent

安全與合規(guī)數(shù)據(jù)采集安全在Agent

“最小必要”

Agent

運行和業(yè)務

Agent

中，僅采（用于查詢訂單狀態(tài)（用于必要時反饋處理結(jié)

Agent

時，通過彈窗或協(xié)議的方式向用戶展示數(shù)據(jù)采集（行卡號、手機號等，需單獨獲得用戶的書面或電子授權(quán)，確保用戶知情權(quán)和選擇權(quán)。（如HTTPS（數(shù)據(jù)存儲安全（（如

Agent

（如

Agent

（和核（如（如、RSA-2048）進行加密存儲，加密密鑰采用密鑰管理系統(tǒng)（KMS）進行統(tǒng)一生數(shù)據(jù)丟失或損壞時，能夠快速通過備份數(shù)據(jù)恢復，減少業(yè)務損失。數(shù)據(jù)使用安全（脫敏處理后（（RBAC）技術(shù)，如密碼+驗證碼、密碼+（（，“”如

；在進行數(shù)據(jù)分析時，對敏感數(shù)據(jù)進行匿名化處理，去除數(shù)據(jù)中的個人標識信息，確保數(shù)

Agent

相關(guān)的數(shù)據(jù)用于與業(yè)務無關(guān)的用途，如（除非獲得用戶明確授權(quán)

Agent

的核心算法和模型參數(shù)泄露給外部人員或機構(gòu)，確保數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性和安全性。合規(guī)管理法律法規(guī)遵循字節(jié)跳動的

Agent

Agent

的應用符生成

Agent

的數(shù)據(jù)處理流程、隱私政策和服務條款，確保國際業(yè)務的合規(guī)性。為了確保法律法規(guī)的有效遵循，字節(jié)跳動

Agent

的開發(fā)和運營內(nèi)部合規(guī)制度建設

Agent

的開發(fā)、測試、部署、運營等各個環(huán)節(jié)的行為，確保

Agent

的全生命周期合規(guī)。首先，制定Agent

Agent

開發(fā)過程中的數(shù)據(jù)采集、模型訓練、工具集成、功能的外部工具和

API

必須經(jīng)過安全評估和合規(guī)審查，確保工具的安全性和合規(guī)性。其次，

Agent

測試階段，除了進行功能測試、性能測試、安全

Agent

是否符合法律法規(guī)和內(nèi)部合規(guī)制度的要求。例

Agent

的數(shù)據(jù)采集是否獲得用戶授權(quán)、生成的內(nèi)容是否符合內(nèi)容規(guī)范、數(shù)據(jù)使用是否符合訪問控制要求等，對于合規(guī)測試中發(fā)現(xiàn)的問題，需及時進行整改，整改完成

Agent

Agent

運營過程

Agent

的運行情況、數(shù)據(jù)處理情況、內(nèi)容生成情況等，通過自動化監(jiān)控工

Agent

是否存在未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)采集行為、是否生成違規(guī)內(nèi)容、是否存在數(shù)據(jù)泄露風險等，對于發(fā)現(xiàn)的合規(guī)問題，啟動應急預案，采取暫停服務、數(shù)據(jù)隔離、用戶通知等措施，降低合規(guī)風險造

Agent

的合規(guī)情況進行審計和評估，總結(jié)合規(guī)管理經(jīng)驗，不斷完善內(nèi)部合規(guī)制度，適應法律法規(guī)的變化和業(yè)務發(fā)展的需求。

Agent

未來發(fā)展方向技術(shù)創(chuàng)新方向多模態(tài)融合技術(shù)深化

Agent

已無法滿足需求，多模態(tài)融合技術(shù)將成為字節(jié)跳動

Agent

未來的重要技術(shù)創(chuàng)新方向。未來，字節(jié)跳動將進一步能夠同時處（等多模

Agent

的多模態(tài)融合應用提供核心技術(shù)支撐。同時，還將優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集、標注和訓練流程，構(gòu)建大規(guī)模、高質(zhì)量的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，提升多模態(tài)模型的性能和泛化能力。自主學習與進化能力提升當前的

Agent

更新知識庫等，缺乏自主學習和進化的能力。未來，字節(jié)跳動將致力于提升Agent的自

Agent

能夠在實際運行過程中，通過不斷學習用戶反饋、環(huán)境變化、業(yè)務數(shù)據(jù)等信息，自動優(yōu)化自身的模型、策略和知識庫，實現(xiàn)持續(xù)進化。例如，在智能答疑與輔導

Agent

中，Agent

能夠通過分析學生的學習效果數(shù)據(jù)（如測試成績、

Agent

輔導的反饋意見等信息，自動識別自身在知識點知識庫，確保輔導內(nèi)容的時效性和準確性。在電商智能客服

Agent

中，Agent

能夠通競品信息、行業(yè)政策等變化中學習，調(diào)整客戶服務策略，適應市場變化。為了提升Agent

Agent

Agent

能夠在無人工干預或少量人工干預的情況下，實現(xiàn)自我優(yōu)化和進化。同時，還將建立Agent的進務需求和用戶期望。

Agent

Agent

的進化符合業(yè)跨場景協(xié)同能力增強隨著字節(jié)跳動業(yè)務的不斷拓展和融合，用戶在不同業(yè)務場景之間的切換日益頻繁，對Agent

跨場景協(xié)同能力的需求也越來越高。未來，字節(jié)跳動將重點增強

Agent

的跨場

Agent

之間的信息共享、功能協(xié)同和任務協(xié)作，為用戶提供無縫、連貫的服務體驗。例如，用戶在抖音平臺瀏覽某款商品的短視頻后，產(chǎn)生購買興趣，此時抖音的商品推薦

Agent

可以將用戶的興趣信息和商品瀏覽記錄同步給電商平臺的智能客服

Agent

和智能商品管理

Agent；當用戶進入電商平臺購買該商品

Agent

能夠基于同步的信息，快速為用戶提供商品的詳細介紹、優(yōu)惠信息

Agent

能夠根據(jù)用戶的瀏覽記錄，確保該商品庫存充足，并為用戶提供個性化的物流選擇。在辦公場景中，用戶在飛書文檔中編輯項目計劃時，智能文檔協(xié)作

Agent

可以將項目計劃中的任務信息同步給自動化會議安排

Agent

和智能任務管理

Agent

能夠根據(jù)任務的時

Agent

能夠?qū)⑷蝿辗峙浣o相應的責任人，并跟蹤任務進度，實現(xiàn)項目計劃、會議安排、任務管理的跨場景協(xié)同。為了增強Agent

Agent

協(xié)同平臺，制定統(tǒng)一的信

Agent

之間的高效通信和數(shù)據(jù)共享。同時，還將研究跨場景任務規(guī)劃和協(xié)同調(diào)度算法，確保

Agent

之間能夠根據(jù)用戶需求和業(yè)務目標，合理分配任務、協(xié)同工作，實現(xiàn)跨場景服務的無縫銜接。業(yè)務拓展方向垂直行業(yè)深度滲透

Agent

已在辦公、電商、內(nèi)容創(chuàng)作、教育等多個業(yè)務領(lǐng)域得到應用，但在一些垂直行業(yè)（如醫(yī)療、金融、工業(yè)制造、法律等）的應用還處于初步階段。未來，字節(jié)跳動將加大在垂直行業(yè)的

Agent

Agent

在垂直行業(yè)的深度滲

解決方案。在醫(yī)療行業(yè)，將開發(fā)醫(yī)療輔助Agent，該

Agent

能夠協(xié)助醫(yī)生進行病歷分析、疾病診斷輔助、治療方案推薦等工作，例如通過分析患者的病歷數(shù)據(jù)、檢查報告、影像資料等信息，為醫(yī)生提供可能的疾病診斷建議和治療方案參考；同時，還能夠為患者提供健康咨詢、疾病預防指導、用藥提醒

Agent能夠（

Agent能（

Agent

解決方案；同時，將培養(yǎng)具備行業(yè)知識和供人才支持。

Agent

Agent

的開發(fā)和運營提全球化業(yè)務適配隨著字節(jié)跳動全球化戰(zhàn)略的推進，Agent作為業(yè)務創(chuàng)新和用戶體驗提升的重要工具，也

Agent

的全球化業(yè)務適配能力，根據(jù)不

Agent

產(chǎn)品和服

Agent

Agent

的多語言處理能力，支持更多語種的自然語言理解和生成，不僅能夠處理英語、日語、韓語、西班牙語等主流語種，還能夠支持小語種的處理，確保不同語言背景的用戶能夠便捷地與Agent

Agent

對不同語種的文化語境理解，避免因文化的交互語氣和表達方式將更

Agent

的數(shù)據(jù)處理流

Agent

在全球市場的合規(guī)運營。例如，在歐盟市場，將嚴格遵循

GDPR

的要求，加強用戶數(shù)據(jù)的保護，確保用戶的知情權(quán)、訪問權(quán)、刪除

Agent開發(fā)符合當?shù)赜脩粜枨蟮?/p>

Agent

功能和服務。例如，在一些移動互聯(lián)網(wǎng)普及率較高的國

Agent

Agent在電商場景的應用，提升用戶的購物體驗。生態(tài)構(gòu)建方向開發(fā)者生態(tài)完善開發(fā)者是

Agent

Agent

的創(chuàng)新和發(fā)展

Agent

開發(fā)者生態(tài)，為開發(fā)者提供更豐富的開發(fā)資源、更便捷的開發(fā)工具、更全面的技術(shù)支持和更廣闊的商業(yè)合作機會，吸引更多開發(fā)者參與到字節(jié)跳動

Agent

的開發(fā)和創(chuàng)新中來。在開發(fā)資源方面，將開放更

API

接口，允許開發(fā)者根據(jù)自身需求調(diào)用模型的語言理解、生成、推理等能力；提供各行業(yè)的專用

Agent

解決方案。在開發(fā)工具方面，將優(yōu)化（Coze）Trae

Coze

平臺上，將增加更多行業(yè)專用插件（如醫(yī)療行業(yè)的病歷分析插件、金融行業(yè)的風險評估插件

平臺上，將增強實時調(diào)試功能和性能分析工具，幫助開發(fā)者及時發(fā)現(xiàn)和（

Agent

可以在字節(jié)跳動的產(chǎn)品生態(tài)中推廣和應用，通過用戶付費、廣告分成、服務收費等方式實現(xiàn)商業(yè)化；同時，將為開發(fā)者對接行業(yè)客戶資源，幫助開發(fā)者將

Agent

解決方案應用到實際業(yè)務中，實現(xiàn)商業(yè)價值。合作伙伴生態(tài)拓展

Agent

生態(tài)構(gòu)建的重要組成部分。未來，字節(jié)跳動將積極拓展合作伙伴生態(tài)，與不同領(lǐng)域的合作伙伴（如硬件廠商、軟件服務商、

Agent

技術(shù)的創(chuàng)新

Agent

生態(tài)系統(tǒng)。在硬件合作方面，將與智能手機、智能手

Agent

技術(shù)集成到硬件產(chǎn)品中，為用戶提供更智能、更便捷的硬件使用體驗。例如，與智能汽車廠商合作，開發(fā)車載智能

Agent

能夠與汽車的控制系統(tǒng)、導航系統(tǒng)、娛樂系統(tǒng)等集成，為駕駛員提供語音控制、路線規(guī)劃、路況提醒、娛樂推薦等服務，提升駕駛的安全性和舒適性；與智

Agent

能夠統(tǒng)一控制家中的智能燈光、

Agent

Agent的

Agent

集成到辦公軟件中，為用戶提供文檔協(xié)作、會議安排、郵件管理等一站式辦公服務；與教育軟件服務商合作，將個性化學習

Agent

集成到教育軟件中，為學生提供更全面的學習輔導和服務。在行業(yè)

Agent

技術(shù)和行業(yè)知識，開發(fā)業(yè)解決方案提供商合作，開發(fā)醫(yī)療智能解決方案，集成醫(yī)療輔助Agent、患者管理Agent

Agent

Agent

等，提高工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率和管理水平。通過拓展合作伙伴生態(tài)，字節(jié)跳動將整合各方資源，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，共同推動

Agent

技術(shù)的廣泛應用和發(fā)展，為用戶和行業(yè)創(chuàng)造更大的價值。

Agent

典型案例剖析1

飛書智能辦公

Agent集群案例背景與目標隨著字節(jié)跳動全球員工規(guī)模的擴大和跨地域協(xié)作需求的增加，傳統(tǒng)辦公模式面臨諸多挑戰(zhàn)：會議安排耗時、文檔協(xié)作效率低、任務跟蹤不及時、信息同步不順暢等問題，嚴重

Agent

集群建設項目，目標是構(gòu)建一套覆蓋

“文檔協(xié)作-

會議管理-

任務跟蹤-

信息同步”

全流程的

Agent體技術(shù)架構(gòu)與核心功能實現(xiàn)飛書智能辦公

Agent

集群采用

“統(tǒng)一協(xié)同層+

模塊化

Agent”

的架構(gòu)設計。統(tǒng)一協(xié)同層負責各Agent實現(xiàn)跨

Agent

的實時通信，通過統(tǒng)一的用戶畫像系統(tǒng)（ByteProfile）確保各

Agent

Agent

包含智能文檔協(xié)作

Agent、自動化會議

Agent、智能任務管理

Agent、信息同步

Agent

四大核心模塊，各模塊通過標準化API與飛書底層系統(tǒng)（如飛書文檔、飛書日歷、飛書項目）深度集成。

Agent：基于

Doubao-Seed-1.6

大模型的文本理解與生成能力，實（時，支持

“文檔-

表格-

圖表”

的自動轉(zhuǎn)換，當用戶在文檔中輸入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，Agent可自動生成折線圖、柱狀圖等可視化圖表，并根據(jù)數(shù)據(jù)變化實時更新。例如，在產(chǎn)品需求文檔（PRD）協(xié)作中，Agent能自動提取需求點、優(yōu)先級、交付時間等信息，生成任務卡片同步至飛書項目，避免人工重復錄入。Agnt言處理（NLP）等能力。會前，Agent根據(jù)參會人日程、會議主題自動推薦會議時間，生成會議議程并同步至參會人飛書文檔；會中，通過

ByteASR

實時將語音轉(zhuǎn)為文字，智能任務管理

Agent

可支持

20+

語言的實時轉(zhuǎn)寫與翻譯，確?？鐕覉F隊的順暢溝通。智能任務管理

Agent：與飛書項目、飛書文檔、自動化會議

Agent

深度聯(lián)動。Agent“任務完成率”“延期率”“資源利用率”

可根據(jù)代碼提交記錄、測試報告自動更新任務進度，無需研發(fā)人員手動填報。信息同步AgentAgent

“用戶-

信息”匹配模型，每日定時向用戶推送相關(guān)的文檔更新、會議紀要、任務進展等信息；同時，支持“自然語言查詢-

信息聚合”

功能，用戶通過飛書對話輸入

“本周產(chǎn)品研發(fā)進度”，Agent

可自動聚合智能任務管理

Agent

Agent

的文檔更新、自動化會議

Agent

的會議紀要，生成結(jié)構(gòu)化報告，避免用戶在多個系統(tǒng)中切換查詢。實施效果與優(yōu)化迭代飛書智能辦公

Agent

集群在字節(jié)跳動內(nèi)部全面推廣后，取得顯著成效：會議安排時間從

分鐘縮短至5

2天縮短至

0.8

天

70%

2024年字節(jié)跳動全球

OKR

Agent

集群支撐了10

萬+員工的跨地域協(xié)作，會議紀要生成準確率達

92%，任務同步延遲率低于

1%?！皬碗s任務依賴關(guān)系處理不準確優(yōu)化任務調(diào)度算法，將任務排期準確率從85%

提升至

“多語言文檔協(xié)作支持不足”

Doubao-Seed-1.6模型的多語言能力，新增12用需求。

種小語種的文檔理解與生成支持，滿足全球各地員工的使2

抖音電商智能運營

Agent案例背景與目標“雜”詢量激增，人工客服響應不及時導致用戶流失；庫存管理依賴經(jīng)驗，易出現(xiàn)“超賣”或“庫存積壓”

Agent，目標是為商家提供

“商品優(yōu)化-

客戶服務-

庫存管理-

營銷推廣”

一體化的智能解決方案，技術(shù)架構(gòu)與核心功能實現(xiàn)抖音電商智能運營

Agent

基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動+

場景化決策”

的架構(gòu)，整合抖音電商數(shù)據(jù)如物流API、支付

I

“感知-

執(zhí)行”

閉環(huán)。核心功能模塊包括商品智能優(yōu)化Agent、智能客服

Agent、動態(tài)庫存管理

Agent、個性化營銷

Agent?！裆唐分悄軆?yōu)化Agent：通過分析抖音電商平臺的用戶搜索數(shù)據(jù)、點擊數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化數(shù)Agent

首先基于用戶搜索關(guān)鍵詞生成

如“夏季透氣”“平價”“顯瘦”如，當發(fā)現(xiàn)某款女裝的

“透氣”

關(guān)鍵詞搜索量高但商品標題未包含時，Agent

會建議在標題中添加

夏季透氣

Doubao-Seed-1.6

的圖像理解能力，對商品主圖進行優(yōu)化，推薦

“模特姿勢”“背景顏色”“賣點標注位置”

等調(diào)整方案，提升主圖點擊率。在2024

年抖音

618

Agent

為10

萬+商家提供商品優(yōu)化建議，平均提升商品點擊率

35%，轉(zhuǎn)化率

22%?！裰悄芸头?/p>

Agent：采用

“規(guī)則+

大模型”

的混合決策模式，支撐

7×24

小時客戶控制在

0.

秒內(nèi)；對于復雜問題（如

“商品尺寸推薦”“使用故障排查”），調(diào)用Doubao-Seed-1.6-thinking（

“165cm/55kg

適合穿多大碼”時，Agent會結(jié)合過往相同體型用戶的購買記錄和尺碼反饋，推薦合適的尺碼，并提示“建議選擇M

80%

”

Agent承擔了85%

4.8/5.0，較人工客服成本降低60%。動態(tài)庫存管理Agent

“預警-

清庫存”

與抖音電商庫存系統(tǒng)、商家ERP

實時對接，每5

分鐘更新一次庫存數(shù)據(jù)。當商品庫存低于預警閾值時，Agent自動生成補貨建議（包含補貨數(shù)量、推薦供應商、預計到貨時間

分析積壓原因（如價格過高、

“設置限時折扣+

關(guān)聯(lián)銷售”“在直播間推流”

等。例如，某美妝商家的一款口紅庫存積壓超

3000

通過分析用戶評價發(fā)現(xiàn)

“顏色描述

“買一送一”

天內(nèi)庫存消化率達80%。個性化營銷Agent

（如

“短視頻-

商品”

的營銷聯(lián)動，當商家發(fā)起直播

自動篩選高意向用戶（如近7

2024

年抖音雙11

Agent幫助商家實現(xiàn)營銷轉(zhuǎn)化率提升

40%，用戶復購率提升

25%。經(jīng)驗總結(jié)與可復用方案飛書智能辦公

Agent

集群和抖音電商智能運營

Agent

的成功實踐，沉淀出一套可復用的Agent建設方法論：（如辦公場景的會議安排、電商場景的客服咨詢

“大而全”

的功能，確保

Agent

上線即能產(chǎn)生實際價值。（如飛書底層

API

實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，避免形成

“信息孤島”。（

“用戶反饋-

數(shù)據(jù)監(jiān)測-

模型優(yōu)化”

的閉環(huán)機制，通過（

Agent

使用率、功能點擊量）和業(yè)務數(shù)據(jù)（如效率提升率、銷售額增長）評估

Agent

效果，定期迭代模型與功能。

Agent

團隊協(xié)作與人才培養(yǎng)跨團隊協(xié)作機制Agent項目組架構(gòu)字節(jié)跳動

Agent

項目采用

“業(yè)務負責人+

技術(shù)負責人+

合規(guī)負責人”

的三角管理架構(gòu)，確保項目兼顧業(yè)務價值、技術(shù)可行性與合規(guī)安全。項目組核心成員包括：（場景定義、效果評估，確保

Agent

功能貼合業(yè)務實際需求。

Agent

架構(gòu)設計、模塊開發(fā)、系統(tǒng)集成；數(shù)據(jù)團隊負責數(shù)據(jù)采集、清洗、標注，支撐模型訓練與效果監(jiān)測。保Agent開發(fā)與運營符合國內(nèi)外法律法規(guī)及內(nèi)部制度。

Agent

上線后的用戶培訓、反饋收集、運營數(shù)據(jù)監(jiān)測，協(xié)助技術(shù)團隊進行迭代優(yōu)化。協(xié)作流程與溝通機制Agent

項目采用

“敏捷開發(fā)+

雙周迭代”

的協(xié)作模式，具體流程如下：（

1-2

（如

“優(yōu)化智能客服

Agent

的問題解決率至

%”合規(guī)要求，形成《迭代需求文檔》。（

3-12

天15

分鐘站會同（

13-14

天

Agent

是否滿足迭代目標；運營團隊準備用戶培訓材料。t

7

天運營數(shù)據(jù)，組織跨團隊復盤會，分析上線效果（如目標達成率、用戶反饋問題），確定下一輪迭代方向。

“異步溝通+

核心時段同步”

的方式，將重要會議安排在跨時區(qū)重疊時段（如北京時間1600-1800，對應美國太平洋時間00:00-02:00、新加坡時間16:00-18:00），并錄制會議回放供異步團隊查看。Agent人才培養(yǎng)體系人才能力模型字節(jié)跳動

Agent

人才需具備

“技術(shù)能力+

業(yè)務理解+

合規(guī)意識”

三大核心能力，具體能力模型如下：技術(shù)能力：

LLM（

Doubao

系列）的原理、調(diào)優(yōu)方法（如微調(diào)、提示工程），能根據(jù)業(yè)務需求選擇合適的模型；

Python/Go

API

開發(fā)、數(shù)據(jù)庫設計，能獨立完成

Agent

模塊開發(fā)；

SQL

等工具，能利用數(shù)據(jù)優(yōu)化

Agent

效果。術(shù)方案，具備

“從業(yè)務視角評估

Agent

價值”

的能力。規(guī)，能在

Agent

開發(fā)中落實數(shù)據(jù)安全、隱私保護、內(nèi)容合規(guī)要求。培養(yǎng)路徑與資源支持字節(jié)跳動為支持：

Agent

人才設計了

“新手-

專家”

三級培養(yǎng)路徑，配套完善的資源新手階段（0-6個月）：

“Agent

技術(shù)基礎”“字節(jié)跳動業(yè)務

overview”“合規(guī)基礎”

三大核心課程，幫助新手快速了解

Agent

技術(shù)體系與業(yè)務背景；導師帶教：為每位新手分配

名骨干工程師作為導師，指導完成

1-2

個小型t

Agent

的迭代優(yōu)化（如優(yōu)化智能客服

Agent

的回復模板，積累實戰(zhàn)經(jīng)驗。骨干階段（6-18個月）：

“大模型調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)”“Agent

架構(gòu)設計”“跨團隊協(xié)作管理”

等課程，提升技術(shù)深度與協(xié)作能力；

Agent

，統(tǒng)籌需求拆解、技術(shù)方案設計、團隊協(xié)作；（如AgentAPI設計規(guī)范）。專家階段（18個月以上）：

Agent

（如多模態(tài)

Agent、自主進化Agent），主導核心技術(shù)突破；

Agent

Agent

項目，提供技術(shù)指導與方案評審；

Agent

技術(shù)峰會（如

MI、中國人工智能大會，分享字節(jié)跳動實踐經(jīng)驗，引領(lǐng)行業(yè)技術(shù)發(fā)展。資源支持方面，字節(jié)跳動為

Agent

人才提供三大保障：（如

Doubao

系列

API

接口、數(shù)據(jù)集（如各業(yè)務（如

Coze

平臺檻；（g

“Agent

實戰(zhàn)案例庫”“大模型技術(shù)手冊”等學習材料，定期組織技術(shù)沙龍、黑客馬拉松活動；

“Agent

技術(shù)創(chuàng)新獎”“業(yè)務價值貢獻獎，對在

技術(shù)突破、業(yè)務效率提升中表現(xiàn)突出的團隊與個人給予獎勵，優(yōu)先推薦參與核心項目。10.

字節(jié)跳動

Agent

風險應對策略技術(shù)風險與應對大模型能力不穩(wěn)定風險大模型（如

Doubao

系列）在復雜推理、多輪對話場景中可能出現(xiàn)能力波動，導致Agent（疑與輔導

Agent

中，模型可能因題目表述復雜而給出錯誤的解題步驟；在電商智能客服Agent中，模型可能混淆不同商品的售后政策。應對策略：

“基準測試+

實時采樣”

評估模型效果。基準測試每周執(zhí)行一次，采用各業(yè)務線的典型任務數(shù)據(jù)集（如客服問答數(shù)據(jù)集、

Agent

中設置

“隨機采樣點”，每小時抽取1%的用戶交互數(shù)據(jù)，人工審核響應質(zhì)量，當準確率低于閾值（如90%）時觸發(fā)預警。多模型

fallback

機制：為關(guān)鍵業(yè)務場景配置多模型冗余，當主模型（如Doubao-Seed-1.6）響應準確率低于閾值時，自動切換至備用模型（如

Agent

中，主模型負責復

“問題反饋-

模型調(diào)優(yōu)”

的快速迭代通道，將用戶反饋的錯誤案例（如錯誤回復、誤解意圖）整理成標注數(shù)據(jù)集，每周進行模型微調(diào)，提升模型在特

Agent

將“商品尺碼推薦錯誤”

的案例整理成數(shù)據(jù)集，微調(diào)后相關(guān)問題的準確率提升30%。系統(tǒng)性能瓶頸風險t

Agent

的咨詢量峰值達百萬級/小

CPU

，

Agent

的會議安排請求激增，可能導致日程查詢延遲。

Agent

上線前，采用內(nèi)部壓測工具（BytePressure）模擬（CPU

Agent

200萬/

小時的咨詢量，測試出服務器需擴容至

500

臺才能滿足性能要求，并提前3

天完成擴容。（如常見問緩存在

Redis

90%

以上；

Agent

的不同模塊（如請求接收、模型推理、工具調(diào)用）分布式部署在多個服務器節(jié)點，通過負載均衡（ByteLB）將請求均勻分配，避免單點故障。

“令牌桶算法”

限制每秒請（（，

Agent

在早高峰負載過高時，暫?！皶h紀要自動生成”

“會議時間查詢”“會議邀請發(fā)送”

等核心功能。業(yè)務風險與應對用戶接受度低風險部分用戶可能因

“習慣傳統(tǒng)操作”“不信任

Agent

能力”

而拒絕使用

Agent使用率低，無法發(fā)揮預期價值。例如，老年員工可能更習慣人工安排會議，不愿使用自動化會議

Agent；電商商家可能擔心智能庫存管理

Agent

的補貨建議不準確，仍采用人工補貨方式。應對策略：

“試點-

全面覆蓋”

的分階段策略，先在部分團隊或商家中試點

Agent先在字節(jié)跳動產(chǎn)品團隊試點，優(yōu)化會議時間推薦算法后，再推廣至全公司；抖音電商智能運營Agent

先在1000

家核心商家中試點，通過

“使用

Agent

的商家銷售額增長20%”的案例，吸引更多商家使用。用戶培訓與操作簡化：為不同用戶群體提供針對性的培訓，如為老年員工提供“一

“直播教學+

Agent

操作流程，

Agent

將“生成圖表”

功能簡化為

“一鍵點擊”，用戶無需設置參數(shù)即可生成可視化圖表。

Agent

帶來的價值，如飛書智能辦公Agent

向員工展示

“使用后會議安排時間縮短

80%”“任務延期率降低

45%”；抖音電商智能運營

Agent

向商家展示

“使用后客服成本降低

60%”“銷售額增長

25%”。同時，設置激勵機制，如飛書員工使用

Agent

完成任務可獲得

“辦公效率積分”，兌換福利；電商商家使用

Agent

可獲得抖音流量扶持。業(yè)務流程適配風險Agent

的功能設計可能與現(xiàn)有業(yè)務流程不匹配，導致

Agent

無法融入業(yè)務場景，甚至

Agent

的任務分配邏輯與某團隊的

“項目經(jīng)理審核制”

Agent

的信息提取規(guī)則與某業(yè)務線的PRD格式不一致，導致關(guān)鍵信息提取錯誤。應對策略：

Agent

“業(yè)務流程訪談”，覆蓋業(yè)務線的一線員工、管理者，繪制詳細的業(yè)務流程圖，明確關(guān)鍵節(jié)點、角色

Agent

個不同業(yè)務線的項目團隊，梳理出

“任務創(chuàng)建-

驗收”

的標準化流程，確保Agent功能與流程匹配。

Agent

設計靈活的自定義配置接口，允許業(yè)務團隊根據(jù)自身流程調(diào)整功能參數(shù)。例如，智能任務管理

Agent

支持自定義

“任務審核節(jié)點”，某團隊可設置“項目經(jīng)理審核后才能分配任務”，另一團隊可設置“無需審核直接分配”；智能文檔

支持自定義

PRD

格式調(diào)整關(guān)鍵信息的提取關(guān)鍵詞、格式要求。

Agent

1-2

個典型團隊開展小范圍試點，

Agent

功能或優(yōu)化業(yè)務流程。例如，某研發(fā)團隊在試點智能任務管理

Agent

時，發(fā)現(xiàn)

“任務驗收流程”

與Agent

功能沖突，（從

“三級驗收”

Agent

與流程的適配。合規(guī)風險與應對數(shù)據(jù)隱私泄露風險Agent（到位，可能導致數(shù)據(jù)泄露，違反《個人信息保護法》等法律法規(guī)。例如，智能客服Agent

Agent的協(xié)作文檔包含員工個人信息，被外部人員獲取。應對策略：

“公開數(shù)據(jù)-

內(nèi)部數(shù)據(jù)-敏感數(shù)據(jù)-核心數(shù)據(jù)”，對不同級別數(shù)據(jù)采取不同的保護措施。敏感數(shù)據(jù)（如手機號、身份證號

AES-256

（如

Agent

核心算法

“加密存儲+訪問白名單”

RBAC

模型設置嚴格的權(quán)限，確保用戶只能訪問其工作必需的數(shù)據(jù)。例如，智能客服團隊的普通員工只能訪問脫敏后的用戶咨詢記錄（手機號中間四位替換為“*”），無法訪問完整手機號。

“采集-

銷毀”

全生命

“最小必要”

原則，不采集無關(guān)數(shù)據(jù)；存儲階段采用（e

TLS1.3

加密；銷毀階段采用“多次覆寫+

物理銷毀”

方式，確保數(shù)據(jù)無法恢復。（

Agent

出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露預警后，團隊在1

小時內(nèi)暫停相關(guān)服務，隔離泄露數(shù)據(jù)，24小時內(nèi)通知受影響用戶，并按要求上報監(jiān)管機構(gòu)。生成內(nèi)容合規(guī)風險Agent（可能包含違規(guī)

Agent

生成的商品宣傳文案包含

如“最好”應對策略：

Agent

生成的解題步驟包含錯誤知識點。

“預審核+

實時審核+

事后追溯”

的三級內(nèi)容審核體系。預

Agent

上線前，采用合規(guī)數(shù)據(jù)集（如違規(guī)詞庫、虛假宣傳案例庫）測試生成內(nèi)容，確?；A合規(guī)；實時審核階段，在

Agent

生成內(nèi)容后，通過AI

審核工具（6個月，供監(jiān)管檢查。電商智能營銷

Agent

的提示詞中明確

“禁止使用‘最好’‘第一’等絕對化用語，禁止虛假宣傳商品功效”；教育智能答疑

Agent

的提示詞中明確

“生成解題步驟時需引用權(quán)威教材知識點，確保準確性”。

Agent

中設置

“內(nèi)容舉報”

功能，允許用戶舉報違規(guī)內(nèi)容；（

Agent

收到“解題步驟錯誤”

的舉報后，團隊將相關(guān)案例加入模型微調(diào)數(shù)據(jù)集，優(yōu)化后錯誤率降低結(jié)語

25%。手冊核心價值回顧

Agent

的技術(shù)基礎、開發(fā)流程、應用場景、運營優(yōu)化、安全合規(guī)、典型案例、團隊協(xié)作、風險應對等核心內(nèi)容，形成了一套“從理論到實踐、從技術(shù)到業(yè)務、從建設到運營”的完整指導體系。手冊的核心價值在于：技術(shù)硬核性：深入解析字節(jié)跳動自主大模型（Doubao

系列、

技術(shù)架構(gòu)、（

fallback

助技術(shù)團隊快速掌握

Agent

開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)。Agent在（“需求分析-技術(shù)實現(xiàn)-

效果評估”

的全流程實操指導，確保業(yè)務團隊能落地應用。

Agent

建設中規(guī)避合規(guī)風險，確保業(yè)務合法合規(guī)運轉(zhuǎn)。對字節(jié)跳動業(yè)務線的建議

Agent

項目時，優(yōu)先選擇高頻、高痛的場景

Agent

技術(shù)交流，共享成熟的技術(shù)方案（如部的大模型、數(shù)據(jù)、工具資源（如

Coze

平臺、ByteStore），降低開發(fā)成本。

Agent

優(yōu)化的核心依據(jù)，建立常態(tài)化的用戶（

“小迭代+快更新”的方式持續(xù)優(yōu)化，提升用戶體驗與業(yè)務價值。

Agent

項目啟動階段即引入合規(guī)團隊，將數(shù)據(jù)安全、內(nèi)容

Agent

在合規(guī)框架內(nèi)安全運行。未來展望將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要將從“單一功能工具”

進化為

“具備復雜推理、自主學習能力的智能伙伴”；在業(yè)務層面，Agentt

Agent

的創(chuàng)新應用，為字節(jié)跳動的智能化發(fā)展貢獻力量，共同打造全球領(lǐng)先的

Agent

技術(shù)與業(yè)務生態(tài)。12.

字節(jié)跳動

Agent

項目落地工具包需求分析工具集業(yè)務痛點調(diào)研模板為幫助各業(yè)務線快速梳理核心模塊：

Agent

應用場景的核心痛點，設計標準化調(diào)研模板，包含以下業(yè)務場景信息：場景名稱（

“電商大促客服咨詢”、涉及角色（

“商家客服、如

“10

如

“人工響5；痛點描述：按“頻率

影響范圍-

分級，例：“大促期間（頻率：每年6

30%

用戶等待超30

（影響范圍

15%（損失程度）”；需求優(yōu)先級評估：采用

RICE

模型（

覆蓋人數(shù)、Impact

影響程度、Confidence

實現(xiàn)成本

=（Reach×Impact×Confidence）/Effort，得分≥8分列為高優(yōu)先級需求。用戶需求訪談提綱針對不同角色（如員工、商家、消費者）設計差異化訪談提綱，核心問題示例：（辦公場景“/是什么？若有智能工具，你最希望它解決哪類問題？”/

庫存管理/

客服響應哪項投入精力最多？曾因哪些問題導致?lián)p失（如超賣、客戶投訴）？”回答不準確）？希望獲得怎樣的智能服務？”開發(fā)落地工具集Agent架構(gòu)設計模板提供標準化架構(gòu)設計模板，包含

“模塊劃分-

接口定義-

數(shù)據(jù)流向”

三部分：

“（數(shù)據(jù)采集（模型+規(guī)則（工具調(diào)用（信息同步（如教；

API

Agent

與飛書項目的接口需包含

“任務

ID（String）、優(yōu)先級（Int）、截止時間（Timestamp）、責任人ID（String）”

等字段，支持

JSON

格式傳輸；

Mermaid

語法繪制標準流程圖，例：測試用例庫模板按“功能-

合規(guī)”

“測試目標、前置條件、操作步驟、預期結(jié)果、判斷標準”：功能測試用例（智能客服Agent）：

“商品尺碼推薦”

功能準確性；前置條件：用戶輸入“160cm/50kg，想買連衣裙”；

Agent

尺碼推薦接口；預期結(jié)果：推薦

碼，附

80%

同體型用戶選擇數(shù)據(jù)”；判斷標準：推薦結(jié)果與歷史用戶數(shù)據(jù)匹配度≥90%。性能測試用例（大促場景）：測試目標：驗證并發(fā)10

小時咨詢時的響應時間；前置條件：模擬10萬用戶同時發(fā)送客服咨詢；

BytePressure

工具發(fā)起壓測；預期結(jié)果：平均響應時間≤1秒，錯誤率≤0.1%；判斷標準：連續(xù)3次壓測均滿足預期。運營監(jiān)控工具集運營數(shù)據(jù)看板模板基于DataV搭建標準化看板，包含核心指標及可視化方式：（折線圖（柱狀圖（儀表盤）；技術(shù)性能指標：響應時間（折線圖）、錯誤率（餅圖）、緩存命中率（儀表盤）；用戶行為指標：

（折線圖

條形圖鍵詞云（詞云圖）?？窗逍柚С职?/p>

“

周/月”

切換時間維度，自動計算同比/

環(huán)比數(shù)據(jù)。用戶反饋收集模板在Agent

“星級評分+

文本輸入”

雙渠道，反饋模板需包含：（自動填充脫敏顯示（“會議安排/客服咨詢”）；（1-5

星（

“功能無效/

響應慢/

內(nèi)容錯誤”）、詳細描述（文本框，限制

500

字內(nèi)）；優(yōu)化建議：開放文本框，支持用戶提出具體需求（如“希望會議紀要能自動生成待辦清單”）。13.

字節(jié)跳動

Agent

常見問題解答（FAQ）技術(shù)類問題如何選擇適合業(yè)務的大模型？需結(jié)合

“業(yè)務場景復雜度-

響應速度要求-

成本預算”

三要素決策：簡單場景（如常見問題解答、數(shù)據(jù)統(tǒng)計）：優(yōu)先使用規(guī)則引擎或輕量級模型（如Doubao-Lite），成本低、響應快（≤0.5秒）；（，支持多模態(tài)理解，平衡準確性與速度；（深度推理能力，適合需要邏輯分析的場景（如教育解題、金融風險評估）。

“庫存預測”

需分析歷史銷售+

Doubao-Seed-1.6即Doubao-Seed-1.6-thinking。

需復雜推理，需使用Agent如何實現(xiàn)與外部系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)同步？采用“主動推送+

被動拉取”

雙機制：（如商家

ERP

WebHook

將數(shù)據(jù)變更實時推送至

的協(xié)同層，例：當商家

庫存減少時，觸發(fā)

推送“商品ID+

最新庫存”

至動態(tài)庫存管理

Agent；

通過定時任務（如每5

分鐘

API

拉取數(shù)據(jù)，適（如商品基礎信息

API

請求中加入

“Last-Modified”參數(shù)，僅拉取增量數(shù)據(jù)，減少帶寬消耗。同步過程中需使用

TLS1.3

Agent

（如

MD5哈希業(yè)務類問題13.2.1

中小業(yè)務線資源有限，如何低成本啟動

Agent

項目？可采用

“輕量化試點-

資源復用-

逐步擴展”

策略：

（

Coze

平臺調(diào)用現(xiàn)成插件（如飛書日歷插件、語音轉(zhuǎn)文字插件），無需從零開發(fā)，2-3周即可上線；無需自建模型飛書/抖音的現(xiàn)有數(shù)據(jù)中臺（無需單獨采集數(shù)據(jù)）；（如從

“會議安排”

擴展至“會議紀要生成”），避免一次性投入過大。2

Coze

平臺集成

“題庫插件+

答疑插件”，上線簡易版智能答疑Agent，后續(xù)再逐步優(yōu)化功能。Agent

與現(xiàn)有業(yè)務流程沖突時，該優(yōu)先調(diào)整

Agent

還是流程？需按“沖突影響范圍-

調(diào)整成本”

評估：（如某部門的任務審核流程

Agent

功能成本低（如增加“自定義審核節(jié)點”

Agent；（如電商平臺的售后流程

Agent

調(diào)整需重構(gòu)核心模塊（成例：飛書某研發(fā)團隊的

“三級驗收流程”

與智能任務管理

Agent

沖突，因調(diào)整

Agent僅需新增1

（成本低

“售后退款流程”

Agent

“退款審核”環(huán)節(jié)從3步簡化為2步。合規(guī)類問題13.3.1

采集用戶數(shù)據(jù)時，如何平衡

數(shù)據(jù)需求

與“隱私保護”？需嚴格遵循

“最小必要+

分層授權(quán)”

原則：

Agent

Agent

僅需采集

“用戶咨詢內(nèi)容+訂單ID”，無需采集用戶的瀏覽歷史（非必需）；

“基礎授權(quán)+

敏感授權(quán)”，基礎授權(quán)（如咨詢內(nèi)容）在用戶首次使用時獲取，敏感授權(quán)（如手機號）需單獨彈窗提示，明確告知“采集目的+使用范圍+保存期限”，用戶同意后方可采集；“1385678存儲為“1101011234”，僅在必要場景（如售后聯(lián)系）通過權(quán)限申請臨時獲取完整數(shù)據(jù)。Agent生成內(nèi)容包含違規(guī)信息時，如何快速處置？啟動“三級應急響應”機制：（單條違規(guī)I（k換為“該內(nèi)容需進一步審核”提示，同時將違規(guī)案例推送至運營團隊；（批量違規(guī)1

小時內(nèi)違規(guī)內(nèi)容超10

Agent

的生成功能，切換至人工審核模式，運營團隊需在2小時內(nèi)分析違規(guī)原因（如提示詞漏洞）并修復；（重大違規(guī)

Agent服

小時內(nèi)出具整改方案，整改完成后需通過3

輪合規(guī)測試方可恢復服務。14.

字節(jié)跳動跨業(yè)務線

Agent

協(xié)作案例14.1

抖音電商：跨場景協(xié)同

Agent協(xié)作背景（如制定營銷方案（如

“辦公協(xié)作-電商運營”數(shù)據(jù)互通。協(xié)作機制與功能實現(xiàn)跨團隊協(xié)作架構(gòu)：成立聯(lián)合項目組，飛書團隊負責“辦公數(shù)據(jù)輸出”（如營銷計劃、責“數(shù)據(jù)跨域安全審核”；核心功能：

Agent

將“直播主題+

目標銷量”

同步至抖音電商的個性化營銷

Agent，個性化營銷

Agent

基于該信息篩選高意向用戶；（實時同步至飛書的智能任務管理

（如

“目標銷量完成率85%，未達標原因：用戶對價格敏感”）；

Agent

聚合飛書的任務數(shù)據(jù)與。協(xié)作效果該Agent

上線后，抖音電商商家的

“辦公-

運營”

數(shù)據(jù)同步時間從2

小時縮短至5

18%。同時，沉淀出跨業(yè)務線Agent

，為其他業(yè)務線提供參考。14.2

飛書：知識管理協(xié)同

Agent協(xié)作背景（（如（如課件需轉(zhuǎn)換格式（如錯題協(xié)作機制與功能實現(xiàn)跨團隊分工：教育團隊負責提供教學場景需求（“課件格式轉(zhuǎn)換”“錯題同步”，飛書團隊負責開發(fā)

Agent

（實現(xiàn)飛書文檔與教育平臺的數(shù)據(jù)互通隊負責優(yōu)化

“知識提取”

能力（從飛書課件中提取知識點）；核心功能：

PPT

Agent自動將其轉(zhuǎn)換為教育平臺支持的“交互式課件作；（如

“錯題

ID+

錯誤原因”）實時同步至飛書的教師備課

自動生成

“錯題分析報表”，標注高頻錯誤知識點；。協(xié)作經(jīng)驗跨業(yè)務線協(xié)作需注意三點：（如

“課件

D”“錯題類型”臺的數(shù)據(jù)可互通；推諉；2小時內(nèi)召開協(xié)調(diào)會，確保項目推進效率。15.

補充結(jié)語：Agent

落地的關(guān)鍵成功要素結(jié)合字節(jié)跳動多業(yè)務線實踐，Agent項目成功落地需把握三大核心要素：

”

為目標，避免追求技術(shù)炫

Agent

的核心價值是

縮短辦公時間

Agent

是“提升商家銷售額”，所有功能設計需圍繞核心價值展開；

Coze

API

啟動項目，降低開發(fā)成本；全鏈路協(xié)同：從需求分析到上線運營，需業(yè)務、技術(shù)、合規(guī)、運營團隊全程參與，尤其是合規(guī)團隊需提前介入（如數(shù)據(jù)采集階段），避免后期因合規(guī)問題返工。各業(yè)務線在落地

Agent

（

Agent

技術(shù)沙龍節(jié)跳動

Agent

技術(shù)與業(yè)務的深度融合，實現(xiàn)

“智能化驅(qū)動業(yè)務增長”

的最終目標。16.

字節(jié)跳動

Agent

項目驗收標準驗收維度與核心指標業(yè)務價值驗收圍繞“效率提升、成本降低、體驗優(yōu)化”三大核心目標，制定量化驗收指標，各業(yè)務線需結(jié)合場景明確基準值與目標值：效率提升指標：辦公場景：會議安排時間縮短率（目標≥70%）、文檔協(xié)作完成時間縮短率（目標；（目標%（目標≥60%）；教育場景：學生作業(yè)批改時間縮短率（目標≥75%）、教師備課時間縮短率（目標。成本降低指標：（電商大促場景目標%數(shù)量（內(nèi)容場景目標≥45%）；（高并發(fā)場景目標%（長期運營場景目標≥15%）。體驗優(yōu)化指標：用戶滿意度：員工

消費者對Agent

；

Agent

復用率（目標≥90%）。技術(shù)性能驗收從“”穩(wěn)定性：

三個維度設置硬性標準，未達標項目需整改后重新驗收：t1。（如客服咨詢（目標≤1

分位響應時間（目標≤3秒）；（如報表生成（目標≤5分鐘（如千萬級數(shù)據(jù)統(tǒng)計）目標≤30分鐘。兼容性：設備兼容：支持手機（d、電腦（S、平板等終端，兼容率（目標≥98%）；

（目標

%外部工具（如ERP、物流系統(tǒng)）兼容率（目標≥95%）。合規(guī)安全驗收嚴格對照國內(nèi)外法律法規(guī)及內(nèi)部制度，逐項驗證合規(guī)要求落實情況，核心驗收項包括：數(shù)據(jù)合規(guī)：

“最小必要”

原則，敏感數(shù)據(jù)是否獲得單獨授權(quán)（驗收方式：抽查100條數(shù)據(jù)采集記錄）；（AES-256/RSA-2048標準合異地容災要求（驗收方式：檢查存儲日志+備份測試）；（擬用戶操作+數(shù)據(jù)流向?qū)徲嫞?。?nèi)容合規(guī)：生成內(nèi)容：是否包含違規(guī)信息（如虛假宣傳、低俗內(nèi)容），合規(guī)審核通過率（目標≥99.9%）（驗收方式：隨機抽查

1000

條生成內(nèi)容）；≥6

“生成時間、用戶、內(nèi)容、審核結(jié)果”等信息（驗收方式：檢查日志系統(tǒng)）。驗收流程采用“自評-

終審”

三級驗收流程，明確各環(huán)節(jié)責任方與時間節(jié)點：項目組自評（驗收前7天）：責任方：業(yè)務

運營團隊；Agent（含業(yè)務價值、技術(shù)性能、合規(guī)安全達標情況，；

“達標/

待整改”，待整改項需說明原因及整改方案?？绮块T初審（驗收前3天）：責任方：公司技術(shù)委員會（含大模型、工程專家）、合規(guī)部、運營部；→（見》；無待整改項（≤3

（＞3

項待整改項或重大合規(guī)問題）。終驗評審（驗收當天）：責任方：業(yè)務線負責人、技術(shù)負責人、公司合規(guī)負責人；→初審意見復核→投票表決（需

2/3

以上同意）；

“通過驗收”

或“暫停驗收（整改后重審）”。結(jié)果判定與后續(xù)處理（提供1個月免費運維支持）；7

天內(nèi)提交《整改驗收報告》，無需重新召開終驗會；（明確責任人與時間節(jié)點完成后重新發(fā)起初審，初審通過方可再次申請終驗。17.

字節(jié)跳動

Agent

長期迭代規(guī)劃方法迭代需求優(yōu)先級排序需求來源與分類建立“全渠道需求收集”機制，確保迭代需求覆蓋業(yè)務、用戶、技術(shù)多維度：需求來源：（如

（如

“個性化優(yōu)惠券推送”）；

消費者需求（如“希望Agent

支持多語言交互”）；；（如需求分類：

。（如

“修復客服

Agent

；優(yōu)化需求：提升體驗或效率的非必需需求（如“優(yōu)化會議紀要生成格式”）；（如

“Agent

場景交互”）。優(yōu)先級排序模型采用“業(yè)務價值-

實現(xiàn)成本-

緊急程度”

分，得分越高優(yōu)先級越高：業(yè)務價值（4分）：高（3-4分）：能顯著提升核心指標（如銷售額提升≥20%、成本降低≥30%）；中

分）：對指標有一定提升（如銷售額提升

5%-20%）；0實現(xiàn)成本（3分）：低

分）：復用現(xiàn)有資源，開發(fā)周期≤2

周（如配置插件、調(diào)整參數(shù)）；中

分）：需少量定制開發(fā)，周期

2-4

周（如新增簡單模塊）；高

分）