核心内容可以概括为 AI 智能体在四大垂直行业落地的典型案例、关键设计思路与实现细节，同时穿插了“大模型应用”的时代背景与方法论。以下按章节顺序展开。
— 10.1 概述
大模型从“通用对话”走向“垂直场景”，核心是“如何把大模型封装成能解决具体业务问题的智能体”。文档把法律、金融、教育、医疗四个行业放在一起，强调三件事：
业务需求决定智能体形态（单智能体、工作流、插件、RAG 知识库）。
每个场景都要权衡成本、精度、合规、隐私。
通用大模型 + 领域知识库 + 提示词工程，是当前最经济、最快速的落地路径。
— 10.2 法律行业案例
行业现状
阿里“通义法睿”、北大“ChatLaw”、最高法“法信”等法律大模型已覆盖咨询、文书、检索、合同审查，解决传统法律工作“效率低、信息量大、人力贵”的痛点。子案例：民法典咨询智能体
• 目标：让普通用户7×24获得可靠、低门槛的法律问答。
• 设计思路
– 单智能体即可，角色定义为“民法典小助手”。
– 提示词三段式：人设 + 技能（问答、案例解析） + 限制（只谈民法典、固定输出格式）。
– 知识库：把整本《民法典》PDF转TXT后切片，做嵌入检索；用户问题先召回相关条款，再由大模型生成带“法律分析+具体建议”的答复。
• 关键细节
– 用“少样本示例”强制输出结构：法律分析：… 建议：…
– 分段策略：默认按条款长度切，允许人工二次编辑，保证召回精度。
• 效果：示例对话中，用户追问婚姻家庭条款、收养人条件、民事法律行为生效要件，智能体均给出条款原文并给出行动指引。
— 10.3 金融行业案例
行业现状
金融天然“数据富矿”，AI介入最早。摩根大通AI投顾、招行智能客服、平安风控平台等已跑通客服、信用评分、市场预测、合规监测。子案例：征信报告生成器智能体
• 目标：To C场景下，让用户输入企业名即可秒级获得可读的“企业信用体检报告”。
• 设计思路
– 工作流式多智能体：搜索节点 → 爬虫节点 → 清洗节点 → 汇总节点。
– 通用大模型 + 公共数据源（天眼查、国家企业信用信息公示系统）降低成本；相比Experian、FICO等专业系统，单份报告成本从数百美元降到几美分。
• 技术流程用户输入企业全称 → bingWebSearch / search 插件并行抓取。
LinkReaderPlugin批量读取网页，过滤空结果。
LLM节点批处理：角色设定为“高效搜索引擎”，按征信报告标准格式抽取“企业基本信息、信用记录、负债情况”。
• 结果示例
威康健身（上海）有限公司的报告中，系统自动抓出注册资本、战略融资1亿元、历史36条被执行人记录、2024年董事变更等信息，并给出免责声明。
— 10.4 教育行业案例
行业痛点
大模型生成文本与人类创作难以区分，学术诚信告急：英国28所大学2023年明令禁止ChatGPT，国内高校在毕业论文查重中加入“AI检测”。子案例：学术论文原创性评价智能体
• 目标：给教师、编辑部一个量化指标——“这段文字由AI生成的概率”。
• 实现路线
– 垂直小模型 ImBD（复旦团队开源，基于GPT-Neo 2.7B微调），专门判别“AI味”。
– 本地部署：下载10G基座 + 15MB推理适配器，FastAPI封装成HTTP服务，扣子平台通过插件调用。
– 输入：任意文本；输出：{ "probability": 0.87 } 。
• 关键细节
– 对外提供标准 REST API，Header 需带 X-API-Key，支持 generate / rewrite 两种任务。
– 在扣子插件里一键调用，教师端批量检测作业，返回高亮可疑段落。
— 10.5 医疗行业案例
行业背景
通用大模型向多模态升级，医疗场景天然需要“文本+影像+语音”融合。MiniGPT-4、mPLUG-Owl、LLaVA、豆包等国产模型已能同时读图读文。子案例：CT影像分析智能体
• 目标：患者上传胸部CT，智能体秒级给出结构化诊断报告，供医生参考。
• 设计思路
– 纯提示词工程即可，无需复杂工作流。
– 角色锁定为“严谨CT诊断医生”，仅接受人类CT片，其他类型直接拒识。
– 输出格式严格遵循放射科报告：影像表现 → 诊断意见 → 免责声明。
• 示例结果
系统描述“双肺纹理稍多、散在斑片影，考虑炎症”，并提醒“请结合临床，最终诊断以线下医师为准”。
• 关键限制
– 输入必须是CT；
– 每份报告末尾附免责声明，降低法律风险。
综上，这份文件不仅给出了四大赛道可落地的智能体范例，还把“大模型 → 提示词 → 知识库 → 工作流 → 商业模式”完整链路拆成了可复制的操作手册，兼顾技术深度与商业视角。
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