保险业作为经济社会运行的 “稳定器” 和 “减震器”，其高质量发展始终与科技创新紧密相连。当前，在保险机构加速业务数字化、智能化转型的进程中，大模型等前沿技术的应用门槛高、开发效率低、知识管理难、安全风险大等核心挑战日益凸显，一定程度上制约了科技对业务的支撑与驱动能力。在此背景下，腾讯微保依托自身技术与场景优势，构建起覆盖全链路的大模型智能体开发平台，为行业技术落地难题提供了可复制的解决方案。
在 AI 技术迅猛发展掀起的数字智能转型大潮中，如何有效应用大模型等前沿技术，已成为保险行业高质量发展的关键命题。腾讯微保通过行业实践观察到，保险业务场景具有知识密集、规则复杂、合规要求高的显著特点，这使得大模型应用普遍面临三大核心痛点：一是开发门槛高，不同业务线重复建设现象突出，资源浪费严重，非技术人员难以参与 AI 应用构建；二是知识管理难，保险产品条款、理赔规则等专业知识更新迭代快，大模型易出现 “幻觉” 或信息滞后问题，直接影响服务准确性；三是安全风险突出，用户信息保护、内容合规审核等要求严苛，缺乏统一管控机制可能引发合规风险。这些问题导致大模型在保险领域的应用多停留在单点试验阶段，难以实现规模化、工业化落地。
为推动大模型技术在保险场景中高效落地、规模化应用，腾讯微保自 2024 年起，正式构建并运营了覆盖 “开发 - 部署 - 调度 - 知识 - 交互” 全链路的大模型基础设施平台。该平台通过整合、封装、优化大模型开发的关键基础能力，实现了大模型应用开发流程的标准化、模块化和高效化，广泛支撑了售前咨询、内容运营、知识生产、客诉分析、辅助质检等多类业务场景，为行业探索 AI 工业化落地提供了可复用的技术范式和宝贵实践经验。
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突破开发效率瓶颈，构建全角色覆盖开发范式
针对保险行业大模型应用开发门槛高、流程繁琐、技术与业务脱节等突出问题，腾讯微保大模型智能体开发平台创新推出 “三模协同” 的 Agent 开发范式，通过 “Chatflow 可视化引擎 + AI Proxy 开发套件 + 原生 Agent 开发模式” 的多元协同，实现了从业务新手到资深工程师的全角色、全场景覆盖。
具体来看，平台面向业务人员提供 “零代码” 可视化流程编排工具，通过开发 Chatflow 可视化引擎，整合大模型、知识、系统工具等图形化节点与逻辑编排功能，内置 “动态状态跟踪 + 上下文控制” 机制，确保业务逻辑边界精准约束，极大降低了业务人员的使用门槛；面向技术人员提供代码级开发套件，配套 AI Proxy 开发套件支持代码级调用底层能力与工具，实现与业务系统的深度集成，充分适配技术人员的复杂开发场景；面向业务专家提供轻量级配置框架，构建原生 Agent 开发框架，通过 “Prompt 配置界面 + LLM 接口 + 知识库关联通道 + 工具调用模板” 的轻量技术架构，支持熟悉业务的员工通过参数配置快速生成基础智能体。
三种模式形成 “业务快速试错 + 技术深度优化 + 轻量即时配置” 的互补体系，使核心大模型应用开发周期从 “月级” 压缩至 “小时级”，显著提升了业务需求的响应效率，共同构建起覆盖全角色的完整开发链路。
打造行业专属知识中枢，攻克应用准确性难题
保险业务的知识密集型特性，使得产品条款、理赔规则、监管政策等专业知识的快速迭代成为常态，这也导致大模型应用易出现 “幻觉生成、信息滞后、长文本理解偏差” 等问题。
对此，腾讯微保大模型智能体开发平台针对性构建了 RAG 知识中枢，通过复核解析（语义 / 长度 / 字符切分）与混合索引架构（向量 + 全文），结合动态检索策略配置与多级排序优化，实现了保险专业知识的精准匹配与高效调用。
该知识中枢与知识中台对接后，已成为公司全量保险产品的统一知识问答底座，有效降低了大模型 “幻觉” 发生率，显著提升了智能服务的专业度与可靠性，成功解决了传统 AI 应用中 “知识不一致、场景难适配” 的核心痛点。同时，基于智能体平台 workflow 编排引擎，平台开发了一站式工具生产界面，实现非工程师角色通过可视化操作完成 AI 能力设计、参数配置、工具生成及部署的全流程，打造可复用工具模板库，针对高频场景形成端到端解决方案，从技术层面进一步缩短了应用落地链路。
创新工具生产模式，推动技术能力规模化复用
为解决 “AI 能力与业务场景衔接不畅、复用率低” 的行业共性问题，腾讯微保大模型智能体开发平台基于智能体平台 workflow 编排引擎，创新推出 “场景方主导的 AI 工具生产模式”。这一模式大幅缩短了 “技术研发 - 业务应用” 的转化链路，形成了可复用的工具模板库，在营销内容生成、客服问题分析、合规质检等高频场景中实现快速复制，有效推动了技术价值的规模化释放。
建立全面安全治理机制，筑牢合规稳定防线
在安全合规方面，上述平台通过统一网关层和四大安全模块，实现了路由、负载均衡、敏感信息过滤、内容安全审核与全链路审计，为 AI 服务的大规模企业级应用提供了可靠的安全管控保障。其中，平台集成了细粒度访问控制模块（基于角色权限管理）、敏感信息过滤脱敏引擎（实时处理隐私数据）、内容安全审核系统（毫秒级违规拦截）、全量调用审计溯源数据库，从技术层面全方位保障服务稳定与数据合规。
通过分层解耦、角色覆盖的技术体系，腾讯微保大模型智能体开发平台在确保安全合规的前提下，有效降低了 AI 应用开发门槛，加速了场景化 AI 能力在企业内部的规模化落地，最终让 AI 成为一项可被各业务角色高效使用的普惠能力。
落地 C 端智能助手，赋能 B 端福利数字化转型
在面向 C 端用户的售前服务中，腾讯微保已正式上线基于该平台的智能助手“微小保”，并应用于腾讯微保小程序搜索界面、产品详情页等核心场景。该助手深度结合微保知识库，支持用户通过自由提问或模糊需求输入，实现需求解析、产品匹配与条款解读的智能闭环，并通过多轮对话持续优化服务体验。在服务可靠性方面，网关 100% 流量审计与敏感信息拦截机制为用户数据安全提供了坚实保障。
腾讯微保大模型智能体开发平台的推出，不仅精准切中保险行业大模型应用的核心痛点，更通过全链路技术体系构建、全角色开发范式创新、专属知识中枢打造、安全治理强化等举措，有效降低 AI 应用开发门槛、提升服务准确性与规模化能力，实现技术从内部支撑到外部赋能的跨越，以 “降本增效 + 提升体验” 的双重价值，为保险行业 AI 工业化落地提供了可复制、可推广的实践样本。
(编辑：王欣宇) 关键字：