TFlow AI是一款适用于B端业务场景的Agent平台codejock software，它结合了Re - Act推理与行动机制，以及预设的SOP流程，达成了对业务流程的精确控制与执行，给企业提供了一种既灵活又具备确定性的解决方案。本文会深入探究TFlow AI怎样借助大型语言模型来实现复杂的推理决策任务，并且展示它在实际应用里的优势和挑战。

面向B端业务场景的Agent平台实践产品TFlow AI简介是什么呢，它是这样的，它能够按照流程处理任务也就是SOP，并且围绕目标来开展离散推理，还能够快速搭建诸如Ai客服、AI导购等应用 。

可以让产品准许LLM与环境开展交互，依据环境数据的反馈持续地去调整行动计划或者策略。并且整个sop的过程是依靠文本来实施控制，这产品的基本参数如下：

一、为什么要做

B端业务场景的需求：确定性

例如当用户退换货时，思考流程如下：

在整个多轮对话沟通过程中的要求：

二、怎样借助大模型达成昵此效果呢？以Re - Act作为典型代表，采用推理加上行动的这种机制 。

ReAct表示的是，一种把推理以及行动跟语言模型进行有效结合的技术，该技术用于处理各类语言推理和决策任务，它能推动语言模型生成语言推理轨迹与行动，还能为与外部环境的交互提供支持 。

Re-act的官方案例示例：

流程说明如下：

该程序案例之中，re - act是依据目的，也就是“找出Apple最初所设计的媒体中心程序”，模型自行开展了计划行为，进行了推理活动，还执行了四个步骤行为，。

搜索

Apple

，知道程序名称是

Front Row

搜索

Front Row

但却没找到与之对应的软件，然而需要去搜索Front Row，搜索Front Row，一旦找到控制方式就把结果告知：输出控制方式键 。

在这个过程中，我们有几个发现

展开推理进程，始终围绕着目标，此目标乃是“找出Apple最初所设计的媒体中心程序”来展开，在这个推理进程当中，要频繁地与外界进行交互，这种交互类似于多轮对话一般，既要搜索收集信息codejock software，又要观察以解决问题，并且，该推理进程类似于执行一个SOP流程 。

将观察结果给予 LLM，使得它可以更新上下文窗口，这是 ReAct 模式的核心，该模型会重新评估信息，依据这些见解来采取行动，以此提升推理能力，并且把单个推理步骤嵌入到对话的提示中。

嗯，那么，可不可以把Re - Act跟企业的SOP流程相互结合起来呢，之后再让模型去执行那标准的SOP流程呢？

三、方案，Re - Act加上SOP流程，是要依靠模型去把控sop流程 。

如何实现？对re-act执行过程进行变更

1. 如下是方案的那关键步骤，2. 使用有着优势，四、对落地效果展开检验分析。

我们拿简单的TFlow留咨询场景来举例，注意哦，这里的流程只用文本去描述就行，不需要work flow，之后问答呈现出的效果是这样的：

1. Re-Act + SOP流程的推理过程复盘

Agent任务执行前提：

1）Agent的目标：解答用户疑问，引导用户留咨

2）推理过程示例 （One Shot）：

第一轮的推理：

1）用户输入：能介绍一下产品吗？

2）模型处理：

第二轮的推理

1）知识库返回：

相较于第二代客服机器人，TFlow的特别之处，不仅在于具备情感，还在于其使用成本大幅降低。市面上常见的客服机器人，价格分别为14999元/个、24999元/个，且采用会话包计费方式，而TFlow则直接免费提供机器人服务，仅按实际消耗量收取token费用，费用由需求量决定。小企业使用一个月，费用可能不超50元。能享受24小时不间断客户服务，让大模型真正达成降本增效目标。

2）模型处理：

第三轮的推理

1）用户输入：曹操

2）模型处理：

第四轮的推理：

1）用户输入：今天天气怎么样？

2）模型处理：

第五轮的推理：

1）用户输入：

2）模型处理：

第六轮的推理

1）用户输入：网易云商

2）模型处理：

第七轮的推理

1）接口返回：’ ’, ‘code’: 200

2）模型处理：

2. 在这个流程中我们可以看到的结论

优势好处：

凭借这个方案，能够达成Agent对SOP流程的操控，进而达成既定的目标，它是具备很强灵活性的 。

问题：

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