Update Role.mdx

Author: xueqidove

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 - **执行成本因素**。任何智能体投产都需要考虑投入产出比，何况现在智能体执行消耗的 Token 成本还比较高。在某些场景下，用户是愿意通过降低一定的智能程度来换取更好的成本效益。
 
 基于以上几个因素的深入分析，业务方与建设方对于智能体的智能期待就能够具体化，而不是笼统得定义智能体够智能或者不够智能。同时，这种深入分析也更容易帮助双方建立对于智能体的预期，这样到投产阶段有助于形成使用-反馈-迭代循环的信任基础。
-6.2.智能体的角色定位
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+## 6.2.智能体的角色定位
 有了对智能程度的清晰分析和合理预期。业务方就可以对智能体在场景中的运行角色建立准确的定位。总结来说，智能体的角色定位可以参考如下象限图：
 
 ![图4：智能体角色定位象限图](../public/whitepaper/图4：智能体角色定位象限图.png "图4：智能体角色定位象限图")
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 - **辅助角色**：这类智能体擅长给出准确结果，但是因为模型能力或者上下文环境等原因还无法做到自主交付结果。所以，由它辅助人来完成任务是最合适的。这种角色有一个典型的交互模式，即人把任务交给智能体，由智能体给出准确决策和执行建议，但是最后需要人来手动按照智能体的建议完成执行。
 - **调研角色**：这类智能体自主化执行能力强，但对于给出的结果由于缺乏校验机制，缺少高质量数据来源、进行总结推理形成可执行建议困难等原因无法直接使用。所以，这类角色智能体特别适合帮助人去广泛收集信息，做问题初步调研，并最终由人基于智能体输出结果做二次加工和确认，形成行动方案和结论。
 - **无效角色**：落入这个区域的智能程度说明当前业务场景的智能体构建条件还不具备，不应该纳入当前构建范围之内。
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 当然，智能体角色定位是一个持续迭代的过程。由于各自内部或者外部条件的持续变化，业务方和建设方需要经常共同重新检视当前智能体的角色定位是否仍然有效，是否可以进一步提升角色定位。尤其是在当前大模型能力在快速成长，各种智能体生态技术持续成熟的当下，这种检视工作需要较高频率进行。