案例学习
25 个真实行业案例，每个案例展示「问题 → Agentic 方案 → 用到的模式」完整链路。
AI Content Quality Assurance Platform
问题：某新闻机构用 AI 生成摘要与社媒内容，但对质量缺乏可见性：部分摘要存在事实错误或漏掉要点，编辑只能全量人工检查且无法量化差异。
API Client SDK Generator
问题：某科技公司为数十个服务提供 REST API，各语言（Python、TypeScript、Java、Go）的客户端 SDK 维护成本高，每次 API 变更都要人工同步所有 SDK，易产生不一致。
Automated Content Creation Pipeline
问题：一家数字营销机构难以在多平台持续产出高质量内容。写手在选题调研、起草和品牌一致性上耗时过多，导致延期和内容质量参差不齐。
Automated Test Failure Resolver
问题：软件团队有大量自动化测试，因不稳定测试、API 变更或回归每周失败，开发花大量时间排查，往往试几次就放弃或注释掉测试。
Automating Customer Support
问题：一家中型电商公司的客服工单应接不暇。 常见问题包括：订单查询、退款申请、网站技术故障等。响应速度慢，客户满意度持续下降。
Autonomous Delivery Robot Fleet
问题：某仓库用 50 台自主机器人做包裹配送，但任务分配低效：人工派单未考虑电量、位置与载重，导致途中没电、路径浪费、负载不均。
Building a Research Assistant
问题：金融分析师需要快速产出上市公司详细报告，需从新闻、财报（10-K）和股市数据中汇总信息。 流程依赖人工、耗时长，且容易遗漏关键信息。
Creative Content Synthesis Engine
问题：营销团队需要多样创意方案，但按概念顺序跑智能体既慢又存在「路径依赖」——第一个想法会影响后续方向。
E-commerce Fraud Detection
问题：某在线零售商因欺诈交易损失严重。当前人工审核流程慢、只能识别明显欺诈，且给合规客户带来不必要的支付延迟。
Enterprise Data Integration Platform
问题：大型企业面临多部门数据孤岛，各团队使用不同工具与 API，难以安全地构建跨 CRM、数据库与云服务的统一工作流。
Healthcare Patient Intake System
问题：一家繁忙的医疗机构在患者接待流程上压力很大：行政人员花大量时间收集信息、核验保险、预约排期、做就诊前准备，导致等候时间长、患者不满、员工超负荷。
Intelligent Code Review System
问题：一支成长中的研发团队面临代码质量与一致性挑战：初级开发者需要指导，高级开发者被评审请求淹没，编码规范与最佳实践在团队内应用不统一。
Job Application Tracker
问题：求职者用 AI 助手管理多家公司的申请，但 AI 有时会串语境——提到别家薪资或在一家面试准备中讨论另一家题目，影响谈判与准备。
Legacy System Data Migration
问题：制造企业正从使用专有数据格式的 30 年老 ERP 迁移。旧系统导出格式不标准、无文档且随记录类型变化，商业 ETL 工具无法应对不一致。
Legal Contract Analysis & Generation
问题：律所需要分析大量合同并生成新法律文书。初级律师在重复性合同审阅上耗时过多，且不同业务线的文书生成风格不一致。
Personal AI Learning Companion
问题：语言学习应用的 AI 辅导不记得对话、词汇缺口或跨会话的学习进度，用户不得不重复说明背景，体验很差。
Pharmaceutical Research Discovery
问题：药企需要发现新药物靶点与潜在化合物。传统研究流程慢，且常错过生物系统与潜在疗法之间的新关联。
Real-Time Sports Analytics Platform
问题：体育博彩公司需在直播中计算复杂统计（胜率、预期进球、势头等）。纯文本推理不可靠，硬编码计算器又无法适应新统计或异常局面。
Sales Team Performance Management
问题：销售组织缺乏对团队表现的可见性，难以将个人努力与公司目标对齐。销售代表缺少清晰目标，管理层无法有效追踪季度进展。
Smart Building Energy Management
问题：一栋配备大量物联网传感器的大型写字楼能效不佳：楼宇系统缺乏智能协同，空房供暖、区域制冷冲突、无法预测维保需求，导致能耗高、租户投诉多。
Software Development Task Management
问题：研发团队被需求、缺陷与技术债淹没。缺乏清晰优先级时，关键问题被拖延，次要任务却占用大量资源。
Supply Chain Coordination System
问题：拥有多厂区的制造企业在部门协同上存在困难，生产、库存与物流团队往往各自为政，导致资源分配低效、沟通不畅。
The Legacy Code Refactorer
问题：公司需将庞大遗留代码库从 Node 14 升级到 Node 20，存在大量依赖冲突。普通智能体尝试几次就放弃，或幻觉式地声称「已完成」而实际在忽略错误。
The Strict CI/CD Agent
问题：开发团队希望用 AI 自动修 bug，但不放心其写对代码。以往尝试中 AI 常自信地说「已修复」，结果无法编译或破坏现有功能。
The UI/UX Prototyper
问题：前端团队在初始原型上耗时过多，希望同时尝试多种设计方向（极简、商务、活泼），但按风格顺序跑智能体太慢，且不同尝试之间会串语境。