4. Agent .................................................14字节跳动 应用场景详解
................................................................................. 14办公场景
................................................................................. 17电商场景
.......................................................................... 20内容创作场景
................................................................................. 22教育场景
5. Agent .................................................... 24字节跳动 运营与优化
AAggeenntt 字字节节跳跳动动 实实践践手手册册
............................................................... 24运营数据监测与分析
AAGGEENNTT ...................................................................................................................... 11字字节节跳跳动动 实实践践手手册册
1. ............................................................................................ 1引言
Agent ................................................................................ 1概述
Agent ......................................... 1字节跳动业务线与 的结合点
2. Agent ........................................................................... 3技术基础
............................................................................ 3核心技术组件
............................................................................ 5技术架构解析
3. Agent .......................................................... 7字节跳动 开发流程
................................................................. 7需求分析与场景定义
........................................................................ 9模型选择与配置
...................................................................... 10工具与插件集成
..............................................................................12开发与测试
Agent ................................................................60人才培养体系
10. Agent ...............................................63字节跳动 风险应对策略
.................................................................... 64技术风险与应对
.................................................................... 66业务风险与应对
.................................................................... 69合规风险与应对
11. ........................................................................................ 73结语
................................................................. 73手册核心价值回顾
Agent .......................................................................27性能优化
...................................................... 74对字节跳动业务线的建议
.......................................................................... 30用户体验优化
6. Agent .................................................... 33字节跳动 安全与合规
.......................................................................... 33数据安全保障
................................................................................. 37合规管理
7. Agent .................................................40字节跳动 未来发展方向
.......................................................................... 40技术创新方向
.......................................................................... 44业务拓展方向
.......................................................................... 47生态构建方向
8. Agent .................................................50字节跳动 典型案例剖析
Agent ...................................................... 50飞书智能办公 集群
Agent........................................................54抖音电商智能运营
9. Agent ...................................... 58字节跳动 团队协作与人才培养
...................................................................... 58跨团队协作机制
............................................................. 89验收维度与核心指标
............................................................. 92验收流程与结果判定
17. Agent ....................................... 94字节跳动 长期迭代规划方法
............................................................. 94迭代需求优先级排序
............................................................. 96迭代周期与规划模板
........................................................... 101迭代效果评估与复盘
18. Agent .................................. 102字节跳动 全球化适配实操指南
............................................................................... 74未来展望
.................................................................. 102语言与文化适配
12. Agent ........................................... 75字节跳动 项目落地工具包
.................................................................... 75需求分析工具集
.................................................................... 77开发落地工具集
.................................................................... 78运营监控工具集
13. Agent FAQ ................................ 80字节跳动 常见问题解答（ ）
............................................................................80技术类问题
............................................................................81业务类问题
............................................................................83合规类问题
14. Agent ....................................... 84字节跳动跨业务线 协作案例
× Agent..................................84飞书 抖音电商：跨场景协同
× Agent..................................... 86教育 飞书：知识管理协同
15. Agent .................................. 88补充结语： 落地的关键成功要素
16. Agent ...............................................89字节跳动 项目验收标准
11.. 引引言言
........................................................... 104法律法规与合规适配
........................................................... 106基础设施与服务适配
19. Agent ................108最终结语：构建字节跳动 生态的长期愿景
帮助员工自动处理日常办公任务，如会议安排、邮件筛选与回复、文档协作管理等。在
Agent 电商业务中， 可以协助商家进行商品管理、库存监控、客户服务等工作，例如根
据市场动态和销售数据，自动调整商品价格、推荐热门商品组合，以及快速响应客户的
Agent 咨询和售后问题。在教育领域， 能够为学生提供个性化的学习辅导，根据学生的
学习进度、知识掌握情况和学习习惯，定制专属的学习计划、提供针对性的练习题和讲
Agent 解，实现因材施教。这些只是字节跳动业务线与 结合的部分示例，实际上，
Agent 技术的潜力在各个业务场景中还有待进一步挖掘和发挥。
22.. AAggeenntt 技技术术基基础础
11..11 AAggeenntt 概概述述
Agent 在当今数字化和智能化快速发展的时代， 技术正逐渐成为推动业务创新和效率提
Agent 升的关键力量。 可以被看作是一种具有自主性、反应性、主动性和社会性的软件
实体，它能够在特定环境中感知信息，基于自身的知识和策略进行推理决策，并采取行
Agent 动以实现既定目标。在字节跳动多元化的业务生态中， 技术的应用为各个业务线
带来了全新的机遇和变革。从智能办公助手到个性化内容推荐系统，从自动化运营工具
Agent 到复杂业务流程的智能协调， 正以其独特的优势，深入到业务的各个环节，助力
提升用户体验、优化业务流程、增强企业竞争力。
11..22 AAggeenntt 字字节节跳跳动动业业务务线线与与 的的结结合合点点
字节跳动拥有丰富多样的业务线，涵盖了信息资讯、短视频社交、在线办公、电商、教
Agent 育等多个领域。在信息资讯领域，如今日头条， 可以通过对用户阅读行为、兴趣
偏好的持续感知和分析，实现更加精准的内容推荐，不仅推荐用户可能感兴趣的文章，
还能根据用户当前的阅读场景和需求，主动推送相关的深度解读、拓展资料等，提升用
Agent 户获取信息的效率和满意度。在短视频社交平台抖音上， 可用于辅助创作者进行
视频创作，例如根据创作者输入的主题和风格要求，自动推荐合适的拍摄地点、音乐素
Agent 材，甚至在视频编辑过程中提供智能剪辑建议；同时，在用户互动方面， 能够实
时响应用户的评论和私信，提供个性化的回复和引导，增强社交互动的及时性和趣味性。
Agent 飞书作为字节跳动的在线办公平台， 的应用更是广泛。它可以充当智能办公助手，
Agent API API 划 时，可以集成航司官网 实现机票预订功能，调用旅游景点介绍 获
API Agent 取景点信息，利用地图 规划行程路线等。通过这种方式， 能够将大语言模
型的语言理解和生成能力与外部工具的专业功能相结合，实现从简单文本交互到实际业
Coze务操作的跨越。同时，字节跳动还提供了便捷的插件机制，如扣子（ ）平台内置了
60 API 超过 款各类型的插件，并且支持用户自定义插件，进一步简化了工具调用和 集
Agent 成的过程，降低了开发门槛，使得业务人员和开发者能够快速为 赋予新的能力。
22..11..33 感感知知与与执执行行模模块块
Agent 感知模块负责获取 所处环境的信息，对于字节跳动的业务场景，这可能包括用户
22..11 核核心心技技术术组组件件
的输入信息（如文本、语音、图像等）、系统状态信息（如服务器负载、应用程序运行状
态等）、业务数据信息（如销售数据、用户行为数据等）等。例如，在电商业务中，感知
22..11..11 LLLLMM大大语语言言模模型型（（ ））
Agent 大语言模型是 实现智能交互和任务处理的核心驱动力之一。在字节跳动，我们自
-thinking 主研发的豆包大模型系列，如 在编码、数学、逻辑推理等基
All-in-One 础能力上表现卓越； 作为 的综合模型，更是国内首个支
256K 持 上下文的思考模型，具备深度思考、多模态理解、图形界面操作等多项强大能
力。大语言模型通过在大规模文本数据上的无监督预训练，学习到了丰富的语言知识和
语义表示，能够理解用户输入的自然语言指令，并生成高质量的文本回复。在实际应用
Agent 中， 借助大语言模型对用户指令进行语义解析，提取关键信息，理解用户意图，
“为后续的决策和行动提供基础。例如，在智能客服场景中，用户询问 我购买的商品什
”么时候发货 ，大语言模型能够准确理解用户的查询意图，并将相关信息传递给后续的处
理模块，以获取订单发货状态并回复用户。
22..11..22 AAPPII 工工具具调调用用与与 集集成成
Agent API 为了拓展 的能力边界，使其能够完成更复杂、多样化的任务，工具调用和 集
Agent API 成至关重要。字节跳动的 平台支持与丰富的外部工具和 进行集成，涵盖了
资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等多个领域。例如，在创建一个智能旅游规
Agent 在 的技术架构中，各个模块之间的通信与协同至关重要。感知层将处理后的数据
RPC通过消息队列或 （远程过程调用）等机制传递给推理层，推理层在接收到数据后，
利用大语言模型进行推理计算，并将生成的决策结果和行动指令发送给执行层。执行层
在完成操作后，将执行结果反馈给推理层，以便推理层进行后续的决策调整和优化。例
Agent 如，在一个智能数据分析 中，感知层从数据库中获取销售数据，并将其发送给推
理层；推理层利用大语言模型对数据进行分析，生成数据分析报告的框架和内容要点，
并将这些指令发送给执行层；执行层根据指令调用文档生成工具，生成详细的数据分析
报告，并将报告生成结果反馈给推理层。为了确保模块间通信的高效性和可靠性，字节
跳动采用了一系列先进的技术手段，如消息队列的异步处理机制、数据缓存技术、错误
模块需要实时获取商品库存数据、用户订单数据以及市场价格波动数据等。执行模块则
重试和容错机制等，以保障系统在高并发、复杂业务场景下的稳定运行。
根据决策模块的输出结果，在环境中执行相应的操作，如发送邮件、生成文档、操作数
Agent 据库、控制硬件设备等。在自动化办公场景中，执行模块可以根据智能办公 的决
策，自动在文档中插入数据图表、发送会议邀请邮件等。感知与执行模块的高效协同，
Agent 确保了 能够与实际业务环境进行紧密交互，实现对各种任务的有效处理。
22..22 技技术术架架构构解解析析
22..22..11 分分层层架架构构设设计计
Agent 字节跳动的 技术采用了分层架构设计，主要包括感知层、推理层和执行层。感知
层负责收集来自外部环境和用户的各种数据，将其转化为可供后续处理的信息格式。例
如，通过摄像头获取图像数据、通过麦克风获取语音数据、通过网络接口获取用户请求
数据等，并对这些数据进行初步的预处理，如图像识别中的特征提取、语音识别中的音
Agent 频转文本等。推理层是 的核心决策部分，它基于感知层提供的数据，结合大语言
模型和各种推理算法，对用户意图进行理解和分析，制定出实现目标的策略和计划。在
这一层，大语言模型发挥着关键作用，通过对自然语言指令的语义理解和知识推理，生
成一系列的行动建议和决策方案。执行层则根据推理层的输出结果，调用相应的工具和
API，在实际环境中执行具体的操作，完成任务目标。这种分层架构设计使得各个模块的
职责清晰，易于维护和扩展，同时也提高了系统的整体性能和可靠性。
22..22..22 模模块块间间通通信信与与协协同同
Agent Agent 在明确业务需求后，需要进一步定义 的应用场景。以智能客服 为例，我
们可以定义其应用场景为：用户在使用字节跳动旗下产品（如抖音、今日头条等）时，
遇到产品使用问题、账号相关问题、内容推荐问题等，通过在线客服渠道（如聊天窗口、
Agent Agent 语音客服等）与智能客服 进行交互， 能够实时解答用户问题、提供解决
方案、引导用户操作等。在定义应用场景时，需要详细描述场景中的用户角色、用户目
Agent标、用户行为、环境条件等因素。对于智能客服 ，用户角色可能包括普通用户、
创作者、企业用户等；用户目标可能是解决问题、获取信息、完成某项操作等；用户行
为可能是输入文字问题、发送语音消息、点击界面按钮等；环境条件可能包括不同的设
Agent 备类型（手机、电脑等）、网络状况等。清晰准确的应用场景定义有助于后续的 设
Agent 计、开发和测试工作，确保 在实际应用中能够稳定、高效地运行。
33.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 开开发发流流程程
33..11 需需求求分分析析与与场场景景定定义义
33..11..11 挖挖掘掘业业务务痛痛点点与与需需求求
Agent 在字节跳动的各个业务线中，深入挖掘业务痛点和需求是开发 的首要步骤。这需
要与业务团队紧密合作，通过现场观察、业务流程分析、用户反馈收集等方式，全面了
解业务运作过程中存在的问题和挑战。例如，在内容审核业务中，人工审核大量的图文、
视频内容效率低下且容易出现疲劳导致审核不准确，这就是一个明显的业务痛点。通过
与审核团队的沟通和对审核流程的详细分析，我们可以明确提出开发一个智能内容审核
Agent Agent 的需求，该 需要具备快速准确识别违规内容、自动分类内容类型、实时
反馈审核结果等功能。在电商业务中，商家面临着商品信息管理繁琐、库存监控不及时
等问题，我们可以针对这些痛点，提出开发能够自动更新商品信息、实时监控库存并在
Agent 库存不足时自动补货的 需求。只有精准把握业务痛点，才能确保开发出的
Agent 真正满足业务需求，为业务带来实际价值。
33..11..22 定定义义清清晰晰的的应应用用场场景景
如果希望生成的文章更加连贯、逻辑清晰，可以适当增大上下文窗口大小，让模型能够
更好地利用前文信息进行生成；如果需要生成的文本更加多样化、富有创意，可以适当
提高温度参数，但同时要注意避免生成过于随机、无意义的内容。此外，还可以通过在
特定业务数据上进行微调的方式，进一步优化模型性能。例如，对于一个专注于电商领
Agent域的智能客服 ，可以使用大量的电商领域问答数据对模型进行微调，使其对电商
相关的问题理解更加准确，回答更加专业。在进行模型参数调整和优化时，需要通过严
格的实验和评估，结合业务指标（如准确率、召回率、用户满意度等）来确定最佳的参
数配置。
33..33 工工具具与与插插件件集集成成
33..22 模模型型选选择择与与配配置置
33..22..11 适适配配不不同同业业务务的的模模型型考考量量
Agent 字节跳动拥有丰富的大模型资源，在开发 时，需要根据不同的业务需求和应用场
景选择合适的模型。对于需要进行复杂逻辑推理和知识问答的业务场景，如智能法律咨
-thinking 询、技术问题解答等， 等在编码、数学、逻辑推理方面表现
出色的模型可能更为合适。这些模型能够深入理解问题的本质，运用丰富的知识储备进
行推理分析，给出准确、专业的回答。对于注重多模态信息处理和创意生成的业务场景，
如短视频创意辅助、广告文案创作等， 这种支持多模态理解、具备强
大创意生成能力的综合模型则更具优势。它可以同时处理文本、图像、视频等多种模态
的信息，为用户提供富有创意和吸引力的内容建议。此外，还需要考虑模型的性能、成
本、响应速度等因素。对于对响应速度要求极高的实时交互场景，如在线客服，需要选
择性能优化、响应迅速的模型，以确保用户能够得到及时的回复。
33..22..22 模模型型参参数数调调整整与与优优化化
在选定模型后，还需要对模型的参数进行调整和优化，以使其更好地适应具体的业务需
求。模型参数的调整涉及到多个方面，如语言模型的上下文窗口大小、生成文本的长度
Agent 限制、温度参数（用于控制生成文本的随机性）等。例如，在一个智能写作 中，
够利用该工具的独特功能，完成在现有插件无法满足的复杂业务任务，进一步拓展
Agent 的能力边界，提升其在特定业务场景下的实用性和竞争力。
33..44 开开发发与与测测试试
33..44..11 TTrraaee 基基于于 等等平平台台的的开开发发
Trae Agent Trae 平台为字节跳动的 开发提供了便捷的环境和工具支持。在 平台上，
Agent 开发者可以方便地创建 项目，进行代码编写、调试和部署等工作。以开发一个智
33..33..11 扣扣子子平平台台插插件件应应用用
Agent Trae 能任务调度 为例，首先在 平台上创建项目，然后根据任务调度的业务逻
Python辑，使用平台支持的编程语言（如 ）编写代码。在代码编写过程中，可以充分利
Coze Agent 扣子（ ）平台为 开发提供了丰富的插件资源，极大地简化了工具集成的过
Agent 程。在开发 时，可以根据业务需求在扣子平台上选择合适的插件进行应用。例如，
Agent “ ” 若要开发一个具备资讯推送功能的 ，可以在扣子平台上找到 头条新闻 插件，
Agent Agent 将其集成到 中。通过该插件， 能够实时获取头条新闻的相关内容，并根
据用户的兴趣偏好进行筛选和推送。在集成插件时，需要按照扣子平台提供的规范和接
Agent 口进行配置，确保插件与 的其他模块能够顺畅协作。同时，扣子平台还支持对插
“ ” 件进行参数调整，以满足不同业务场景的个性化需求。例如，对于 头条新闻 插件，可
Agent 以设置新闻的分类（如科技、娱乐、体育等）、推送频率、新闻来源等参数，使 能
够为用户提供定制化的资讯服务。
33..33..22 自自定定义义工工具具开开发发与与接接入入
除了使用扣子平台提供的现成插件外，在某些情况下，还需要根据特定的业务需求开发
Agent自定义工具并接入 。以字节跳动的电商业务为例，为了实现对特定商品数据的深
度分析和处理，可能需要开发一个自定义的商品数据分析工具。在开发自定义工具时，
Python 可以采用字节跳动内部推荐的技术栈，如使用 结合相关的数据处理库（如
Pandas NumPy 、 等）进行工具的开发。开发完成后，需要将自定义工具封装成符合
Agent Agent 平台接口规范的形式，以便能够顺利接入 系统。通常，这涉及到定义工
Agent 具的输入输出格式、接口调用方式、错误处理机制等。接入自定义工具后， 就能
44..11 办办公公场场景景
44..11..11 智智能能文文档档协协作作
Agent 在字节跳动的办公环境中，文档协作是日常工作的重要组成部分。智能文档协作
能够极大地提升文档协作的效率和质量。当团队成员共同编辑一份项目报告时，智能文
Trae 用 平台提供的各种开发工具和库，如用于与大模型交互的接口库、用于处理任务
Agent 档协作 可以实时感知成员的编辑操作，如文字输入、格式调整、图表插入等。根
Agent 据成员的操作， 能够自动提供智能建议，例如当成员输入一个专业术语时，
Trae Agent 队列的工具库等。 平台还提供了可视化的开发界面，方便开发者对 的架构、
Agent 工作流程进行设计和管理。例如，通过可视化界面可以直观地定义 的各个模块之
Trae 间的通信关系、任务执行流程等，降低了开发的复杂性，提高了开发效率。同时， 平
台支持实时调试功能，开发者可以在开发过程中随时对代码进行调试，查看变量值、跟
踪程序执行路径，及时发现和解决问题。
33..44..22 全全面面的的测测试试策策略略与与方方法法
Agent 为了确保开发出的 能够在实际业务环境中稳定、可靠地运行，需要采用全面的测
Agent 试策略和方法。功能测试是基础，通过设计一系列的测试用例，验证 是否能够按
Agent照预期完成各项功能。例如，对于一个智能客服 ，需要测试其对各种常见问题和
边缘问题的回答是否准确、是否能够正确引导用户解决问题等。性能测试也是关键环节，
Agent 测试 在高并发、大数据量等场景下的响应速度、资源消耗等性能指标。比如，模
Agent Agent 拟大量用户同时与智能客服 进行交互，测试 的响应时间是否在可接受范
CPU围内，服务器的 、内存等资源使用率是否正常。此外，还需要进行兼容性测试，确
Agent iOS Android保 能够在不同的设备（如手机、平板、电脑等）、操作系统（如 、 、
Windows Agent 等）和网络环境下正常工作。同时，引入用户测试，邀请真实用户对 进
行试用，收集用户的反馈意见，从用户体验的角度发现潜在的问题并进行优化。通过综
Agent 合运用多种测试策略和方法，能够最大程度地保证 的质量，为其在业务中的成功
应用奠定坚实基础。
44.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 应应用用场场景景详详解解
目等工具深度集成，实现了从会议安排、会议准备、会议记录到任务跟踪的全流程自动
化管理，极大地提升了办公效率。
44..11..33 智智能能邮邮件件管管理理
邮件作为办公场景中重要的沟通工具，每天都会产生大量的邮件信息，智能邮件管理
Agent Agent 能够帮助员工高效处理邮件。该 可以对收到的邮件进行自动分类，根据
邮件的发件人、主题、内容关键词等信息，将邮件分为工作汇报类、项目沟通类、会议
邀请类、垃圾邮件类等不同类别，并按照优先级进行排序，将重要且紧急的邮件优先展
Agent 示给员工。对于工作汇报类邮件， 可以自动提取邮件中的关键数据和信息，生成
Agent 简洁的摘要，方便员工快速了解汇报内容；对于项目沟通类邮件， 能够跟踪邮件
Agent Agent 可以自动弹出相关的解释和参考资料链接；当成员插入一个数据表格时，
中的项目进展讨论，自动更新项目管理工具中的相关信息，确保项目团队成员能够及时
Agent 了解项目动态。在邮件回复方面， 可以根据邮件内容和员工的历史回复风格，生
Agent 可以根据表格内容推荐合适的图表类型，并自动生成相应的图表。同时， 还能对
文档内容进行智能检查，如语法错误检查、逻辑一致性检查等，及时提醒成员进行修改。
Agent 在多人协作过程中， 可以跟踪成员的编辑历史，当出现意见分歧时，能够快速定
位到争议内容，并提供历史版本对比，帮助团队成员更好地沟通和协调。此外，智能文
Agent 档协作 还可以与其他办公工具集成，如将文档中的任务安排自动同步到团队的
项目管理工具中，实现办公流程的无缝衔接。
44..11..22 自自动动化化会会议议安安排排
Agent 会议安排在办公场景中往往耗费大量的时间和精力，自动化会议安排 能够有效
Agent 解决这一问题。该 可以与员工的日历系统集成，实时获取员工的日程安排信息。
Agent 当需要安排一次会议时，用户只需向 提供会议主题、参会人员范围、会议时长等
Agent 基本信息， 就能够根据参会人员的日程情况，自动筛选出合适的会议时间，并向
Agent 参会人员发送会议邀请。在会议邀请中， 可以自动添加会议相关的资料链接、背
景介绍等信息，方便参会人员提前做好准备。如果有参会人员在收到邀请后无法参加，
Agent 能够及时感知并重新调整会议时间，再次发送邀请，直到确定一个所有参会人员
Agent 都能参加的会议时间为止。在会议开始前， 会自动向参会人员发送提醒通知，避
Agent 免参会人员遗忘。会议结束后， 还可以根据会议录音或文字记录，自动生成会议
纪要，并提取出会议中的关键任务和待办事项，分配给相应的责任人，同时将会议纪要
和任务安排同步到团队的文档协作工具和项目管理工具中，确保会议成果能够及时落地
Agent 和跟踪。例如，在飞书平台上，自动化会议安排 与飞书日历、飞书文档、飞书项
Agent 库存管理是电商业务中的关键环节，智能库存监控与补货 能够实现库存的精细
Agent 化管理。该 可以与电商平台的库存系统实时对接，实时获取商品的库存数量、销
售速度、订单状态等信息，并根据这些数据建立库存预警机制。当商品库存数量低于设
Agent 定的预警阈值时， 会自动向商家发送库存预警通知，并根据商品的历史销售数据、
市场需求预测、供应商的交货周期等因素，生成补货建议，包括补货数量、补货时间、
Agent 推荐供应商等。例如，对于一款在节假日期间销量大幅增长的商品， 可以根据往
年的销售数据和今年的市场趋势，预测出节假日期间的销量需求，并提前提醒商家进行
Agent 补货，避免出现库存短缺的情况。在补货过程中， 还可以与供应商的系统进行对
接，自动发送补货订单，并跟踪订单的发货状态和物流信息，及时向商家反馈补货进展。
Agent 此外， 还可以对库存积压的商品进行分析，找出库存积压的原因，如商品款式过
时、价格过高、宣传不足等，并为商家提供清库存的建议，如开展促销活动、捆绑销售、
成回复草稿，员工只需进行简单修改即可发送，节省了邮件回复时间。此外，智能邮件
调整商品定价等，帮助商家减少库存成本，提高资金周转率。
Agent 管理 还可以设置邮件提醒规则，例如对于重要客户的邮件，设置实时提醒，确保
员工能够及时处理。
44..22 电电商商场场景景
44..22..11 智智能能商商品品管管理理
Agent 在字节跳动的电商业务中，智能商品管理 能够为商家提供全方位的商品管理支
Agent 持。该 可以实时监测商品的市场动态，包括竞品的价格变化、促销活动、销售数
据等，并根据这些信息为商家提供商品定价建议。例如，当发现竞品某款商品进行降价
Agent 促销时， 会分析该商品的市场份额、用户评价以及自身商品的竞争优势，建议商
Agent 家是否跟进降价、调整促销策略或推出差异化的商品卖点。在商品信息维护方面，
可以自动抓取商品的相关信息，如商品图片、规格参数、使用说明等，并对这些信息进
行优化处理，例如对商品图片进行尺寸调整、亮度优化，对商品描述进行语言润色和关
Agent 键词优化，提高商品在搜索结果中的曝光率。同时， 还可以根据用户的搜索行为
和购买历史，分析用户对商品的需求偏好，为商家推荐合适的商品品类和款式，帮助商
家优化商品结构，提升商品销量。
44..22..22 智智能能库库存存监监控控与与补补货货
Agent 力创作者提升视频创作效率和质量。该 可以根据创作者输入的主题、风格、目标
“ ” 受众等信息，生成丰富的视频创意方案。例如，当创作者希望制作一款关于 夏季穿搭
Agent “ ”“的短视频时， 可以推荐多种创意方向，如 夏季通勤穿搭指南 学生党夏季平价
”“ ” 穿搭 海边度假穿搭灵感 等，并为每个创意方向提供详细的内容框架，包括视频的开头
Agent 引入、中间展示、结尾引导等环节的建议。在素材推荐方面， 可以根据创意方案，
自动推荐合适的音乐素材、视频片段、图片素材等，这些素材来自字节跳动的素材库，
Agent 确保素材的版权合规和质量。同时， 还可以提供拍摄建议，如拍摄地点选择、拍
摄角度、光线运用等，帮助创作者拍出更具吸引力的视频画面。在视频编辑过程中，
Agent 能够实时提供剪辑建议，如剪辑节奏调整、转场效果选择、字幕添加位置等，例
Agent 如当视频内容节奏较慢时， 会建议加快剪辑速度或添加一些动态转场效果，提升
视频的观赏性。
44..22..33 智智能能客客户户服服务务
Agent Agent 智能客户服务 是电商场景中提升客户体验和服务效率的重要工具。该 能
够通过多种渠道与客户进行交互，如电商平台的聊天窗口、语音客服、短信等，为客户
7×24 Agent 提供 小时的服务支持。在客户咨询方面， 可以准确理解客户的问题，包括
商品咨询、订单查询、物流跟踪、售后问题等，并提供快速、准确的回答。例如，当客
“ ” Agent 户询问 我购买的商品是否已经发货 时， 会自动查询客户的订单信息，获取物
流单号和物流状态，并以简洁明了的方式回复客户，同时提供物流跟踪链接，方便客户
Agent 实时查看物流进展。对于售后问题，如商品质量问题、尺寸不合适等， 能够引导
客户提供相关的证据信息，如商品照片、视频等，并根据电商平台的售后政策，为客户
提供解决方案，如退货、换货、退款等，并跟踪售后处理进度，及时向客户反馈处理结
Agent 果。此外，智能客户服务 还可以对客户的咨询内容和反馈意见进行分析，挖掘客
户的潜在需求和不满情绪，为商家提供客户服务优化建议，如改进商品质量、优化售后
流程、提升服务态度等，帮助商家提升客户满意度和忠诚度。
44..33 内内容容创创作作场场景景
44..33..11 短短视视频频创创意意辅辅助助
Agent 在抖音等短视频平台上，短视频创意辅助 为创作者提供了全方位的创意支持，助
Agent 个性化学习计划制定 能够根据学生的个体情况，为学生量身定制专属的学习计
Agent 划，实现因材施教。该 首先会通过多种方式收集学生的相关信息，包括学生的年
级、学科基础、学习进度、知识掌握情况、学习习惯、兴趣爱好、学习目标等。例如，
通过让学生完成入学测试，了解学生在各个学科的知识薄弱点；通过分析学生的学习记
Agent 录，掌握学生的学习时间分配、学习效率、错题类型等情况。然后， 会利用这些
信息，结合教学大纲和课程标准，为学生制定详细的学习计划。学习计划包括学习目标、
学习内容、学习时间安排、学习方法建议等方面。例如，对于一名数学基础较弱的初中
Agent 学生， 会在学习计划中重点安排数学基础知识的巩固内容，如代数公式的推导、
几何图形的性质等，并将学习时间分散到每天的固定时间段，避免学生因学习任务过重
而产生厌学情绪；同时，根据学生喜欢通过视频学习的习惯，推荐相关的数学教学视频
资源，并建议学生在学习后完成相应的练习题进行巩固。在学习计划的执行过程中，
44..33..22 图图文文内内容容创创作作辅辅助助
Agent 会实时跟踪学生的学习进度和学习效果，根据学生的学习情况对学习计划进行动
Agent 态调整。例如，当学生某一知识点掌握较好时， 会适当加快该知识点相关内容的
Agent 对于今日头条等图文内容平台，图文内容创作辅助 能够为作者提供从选题到内
Agent 容生成的全流程支持。在选题阶段， 可以根据当前的热点话题、用户兴趣趋势、
Agent 平台内容政策等因素，为作者推荐合适的选题方向。例如，在科技领域， 可以推
“ ”“5G ” 荐 人工智能在医疗领域的最新应用 技术对智能家居发展的影响 等热门选题，并
提供选题的相关背景信息和数据支持，帮助作者更好地理解选题的价值和创作方向。在
Agent 内容创作阶段， 可以根据作者确定的选题和大纲，协助作者生成内容初稿。例如，
“ ” Agent 当作者需要撰写一篇关于 健康饮食 的文章时， 可以根据作者列出的大纲，自
动生成各个部分的内容，包括健康饮食的重要性、常见的健康食材、健康饮食的搭配原
则等，并引用相关的科学研究数据和权威机构的建议，增强文章的专业性和可信度。在
Agent 内容优化方面， 可以对文章进行语法检查、错别字修正、语言润色等，提升文章
的语言表达质量；同时，还可以对文章的结构进行优化，调整段落顺序，使文章的逻辑
Agent 更加清晰。此外， 还可以根据平台的内容推荐算法，为作者提供关键词优化建议，
帮助作者在文章中合理布局关键词，提高文章在平台的搜索排名和推荐量。
44..44 教教育育场场景景
44..44..11 个个性性化化学学习习计计划划制制定定
55..11..11 关关键键运运营营指指标标定定义义
Agent KPI为了全面评估 在业务中的应用效果，需要定义明确的关键运营指标（ ）。不
Agent 同业务场景下的 ，其关键运营指标有所不同。在办公场景中，智能文档协作
Agent 的关键运营指标包括文档协作效率提升率（如团队完成文档协作的平均时间缩短
Agent 比例）、文档错误率降低比例（如语法错误、逻辑错误的减少比例）、员工对 的使
Agent 用率和满意度等；自动化会议安排 的关键运营指标包括会议安排时间缩短比例
Agent 学习进度，增加难度；当学生某一知识点学习困难时， 会放慢进度，提供更多的
Agent （如人工安排会议平均时间与 安排会议平均时间的差值比例）、会议邀请响应率、
Agent 会议取消率、参会人员对会议安排的满意度等。在电商场景中，智能客户服务 的
学习资源和辅导，帮助学生攻克难点。
44..44..22 智智能能答答疑疑与与辅辅导导
Agent 智能答疑与辅导 为学生提供了随时随地的学习辅导支持，帮助学生及时解决学
Agent 习过程中遇到的问题。该 能够通过文本、语音、图像等多种方式接收学生的问题，
Agent 例如学生可以通过输入文字描述问题、拍摄题目照片或录制语音提问等方式向
Agent 求助。对于数学、物理等理科类问题， 能够准确识别题目中的知识点和解题关键，
通过逐步推导的方式为学生提供详细的解题步骤和思路讲解，帮助学生理解解题过程。
Agent 例如，当学生询问一道数学几何证明题时， 会先分析题目给出的已知条件和求证
结论，然后引导学生回忆相关的几何定理和性质，逐步推导证明过程，并在关键步骤处
Agent 进行提示和讲解，确保学生能够跟上解题思路。对于语文、英语等文科类问题， 可
Agent 以对题目进行详细的解析，如语文阅读理解题， 会分析文章的主旨大意、段落结
构、修辞手法等，帮助学生理解文章内容，并指导学生如何从文章中提取关键信息进行
Agent 答题；英语语法题， 会讲解相关的语法规则，并举例说明，帮助学生掌握语法知
Agent 识。此外，智能答疑与辅导 还可以根据学生的问题类型和错误原因，为学生推荐
相关的练习题和学习资源，帮助学生进行针对性的强化训练，巩固所学知识。
55.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 运运营营与与优优化化
55..11 运运营营数数据据监监测测与与分分析析
Agent Agent 的相关功能模块中设置埋点，采集用户的关键行为数据，如用户是否点击
Agent Agent 推荐的功能、是否使用 生成的内容、是否对 的服务进行评价等。在数据
HDFS 存储和管理方面，字节跳动采用分布式数据存储系统（如 ）和数据仓库（如
ByteHouse ByteHouse ）来存储大量的运营数据。 具备高性能的数据存储和查询能力，
SQL 能够支持大规模数据的实时分析和离线分析。在数据分析方面，常用的工具包括
DataGear DataV 查询工具（如 ）、数据可视化工具（如 ）、机器学习分析平台（如
ByteML DataGear SQL ）等。 支持通过 语句对数据仓库中的数据进行查询和分析，提
DataV 取所需的运营指标数据； 能够将分析后的数据以图表、报表等形式进行可视化展
Agent 示，如折线图展示 的日活跃用户数变化趋势、柱状图展示不同业务场景下
Agent Agent 的问题解决率对比、仪表盘展示 的关键运营指标实时数据等，方便运营
Agent ByteML 人员直观地了解 的运营情况。 则可以利用机器学习算法对运营数据进
Agent 行深度分析，如通过聚类分析识别不同用户群体对 的使用习惯，通过回归分析预
Agent 关键运营指标包括客户咨询响应时间（如从客户发出咨询到 回复的平均时间）、
Agent Agent 测 关键运营指标的变化趋势，为 的优化提供数据支持。
Agent 客户问题解决率（如 成功解决客户问题的数量占客户总咨询数量的比例）、客户
Agent 满意度评分、客户投诉率等；智能库存监控与补货 的关键运营指标包括库存短缺
率（如因库存不足导致无法发货的订单数量占总订单数量的比例）、库存周转率（如商品
库存的平均周转天数）、补货准确率（如实际补货数量与推荐补货数量的偏差比例）等。
Agent Agent 在内容创作场景中，短视频创意辅助 的关键运营指标包括创作者使用 生
Agent 成创意方案的比例、使用 辅助创作的视频播放量提升率、点赞率、评论率、转发
Agent Agent 率等；图文内容创作辅助 的关键运营指标包括作者使用 的频率、文章创
作时间缩短比例、文章阅读量、收藏量、分享量等。在教育场景中，个性化学习计划制
Agent 定 的关键运营指标包括学生学习计划完成率、学生知识掌握程度提升比例（如学
Agent 生在测试中的平均分提高比例）、学生对学习计划的满意度等；智能答疑与辅导
的关键运营指标包括学生问题解答准确率、学生提问响应时间、学生对辅导服务的满意
度、学生学习成绩提升比例等。
55..11..22 数数据据监监测测工工具具与与方方法法
Agent 字节跳动拥有完善的数据监测工具和体系，能够为 的运营数据监测提供有力支
LogAgent持。在数据采集方面，常用的工具包括内部开发的日志采集系统（如 ）、数据
ByteTrack LogAgent Agent 埋点工具（如 ）等。 能够实时采集 运行过程中的各种日志
Agent 数据，包括用户交互日志（如用户的输入内容、 的回复内容、用户的操作行为等）、
Agent 系统运行日志（如 的响应时间、资源消耗、错误信息等）、业务数据日志（如电
ByteTrack 商场景中的订单数据、库存数据，教育场景中的学生学习数据等）。 则通过在
API 个小的 请求合并为一个大的请求，减少网络请求次数；采用数据压缩技术（如
Gzip）对传输的数据进行压缩，减小数据传输量，提高数据传输速度；选择距离用户较
Agent 近的服务器节点部署 相关服务，缩短数据传输的物理距离，降低网络延迟。
55..22..22 准准确确性性优优化化
Agent 的准确性是其在业务中发挥作用的关键，不准确的响应可能会导致用户误解、业
Agent 务失误，甚至影响用户对产品的信任。为了优化 的准确性，可从数据、模型、策
Agent 略等多个方面入手。在数据层面，高质量的训练数据和反馈数据是提高 准确性的
基础。可通过多种方式收集和整理高质量的数据，如人工标注用户交互数据，确保数据
Agent 的准确性和完整性；从用户反馈中筛选出 响应错误的案例，进行人工修正后加入
55..22 AAggeenntt 性性能能优优化化
训练数据集；利用数据清洗工具去除数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据质
量。同时，还可以构建领域知识库，将业务领域的专业知识、规则、常见问题及答案等
55..22..11 响响应应速速度度优优化化
Agent 的响应速度直接影响用户体验，尤其是在实时交互场景（如智能客服、在线辅导）
Agent 中，快速的响应能够提升用户的满意度和使用意愿。针对 响应速度优化，可从多
个层面采取措施。在模型层面，对于大语言模型，可通过模型压缩（如量化、剪枝）的
方式减小模型体积，降低模型推理时的计算量，从而提高模型的响应速度。例如，将
32 16 模型进行量化处理，将模型参数从 位浮点数转换为 位浮点
8 数甚至 位整数，在保证模型性能损失较小的前提下，显著提升模型的推理速度。同时，
还可以采用模型蒸馏的方法，以复杂的大模型作为教师模型，训练一个结构更简单、参
数更少的学生模型，学生模型能够继承教师模型的大部分能力，且推理速度更快，适用
于对响应速度要求较高的场景。在系统架构层面，可采用缓存技术减少重复计算和数据
Agent 查询时间。例如，将 经常使用的工具调用结果、模型生成的常见回复、用户的历
Redis Agent 史交互信息等缓存在 等缓存系统中，当 再次需要这些信息时，可直接从
缓存中获取，而无需重新调用工具或查询数据库，大大缩短了响应时间。此外，还可以
Agent 采用分布式部署的方式，将 的不同模块部署在多个服务器节点上，通过负载均衡
技术将用户请求均匀分配到各个节点，避免单个节点因负载过高而导致响应延迟，提高
API 系统的整体处理能力和响应速度。在网络层面，可优化 调用和数据传输过程，减少
Agent API 网络延迟。例如，对 与外部工具、数据库之间的 调用进行批量处理，将多
Agent Agent 优化 的交互方式，能够让用户更便捷、更自然地与 进行交互，提升用户
体验。首先，支持多模态交互是重要的优化方向。除了传统的文本交互外，还可以支持
语音、图像、视频等多种交互方式。例如，在智能答疑场景中，学生可以通过拍摄题目
Agent Agent 照片的方式向 提问， 通过图像识别技术识别题目内容，并生成解答；在
Agent 短视频创意辅助场景中，创作者可以通过语音描述自己的创意想法， 将语音转换
为文本后，生成相应的创意方案。多模态交互方式能够满足不同用户的使用习惯和场景
需求，提高交互的便捷性。其次，优化交互流程，减少用户操作步骤。例如，在自动化
Agent “ 会议安排场景中，用户只需通过自然语言向 提出会议安排需求（如 下周三下午
3 ” Agent 点安排一次产品研发会议，参会人员包括张三、李四、王五 ）， 即可自动提取
关键信息，完成会议时间筛选、参会人员邀请等操作，无需用户进行多次手动输入和确
Agent Agent 认；在智能商品管理场景中，商家只需告知 需要优化的商品品类， 即可
Agent 整理成结构化的数据，存储在知识库中， 在处理用户请求时，可通过查询知识库
自动完成市场数据采集、定价建议生成、商品信息优化等一系列操作，减少商家的操作
Agent 负担。此外，还可以引入上下文感知能力，让 能够理解用户的上下文意图，实现
获取准确的信息，辅助模型生成正确的响应。例如，在电商智能客服场景中，构建电商
领域知识库，包含商品信息、订单规则、售后政策、物流知识等，当用户询问相关问题
Agent 时， 可结合知识库中的信息生成准确的回复，避免因模型知识不足而导致的错误。
在模型层面，除了选择合适的模型和进行参数优化外，还可以采用多模型融合的策略提
高准确性。例如，将多个不同类型的模型（如大语言模型、规则模型、检索模型）结合
起来，对于用户的请求，先通过规则模型进行初步判断，若规则模型能够明确处理（如
简单的订单查询、常见问题解答），则直接返回结果；若规则模型无法处理，则调用检索
模型从知识库中查找相关信息，结合大语言模型生成回复，通过多模型的协同工作，提
Agent Agent 高 的准确性。在策略层面，可引入人工审核机制，对 的响应进行监督和
Agent 修正。例如，在智能客服场景中，对于 生成的回复，先由人工客服进行审核，确
Agent 认回复准确无误后再发送给用户；对于 无法解决的复杂问题，自动转交给人工客
Agent服处理，并将人工客服的处理结果反馈给 ，用于模型的后续优化。同时，还可以
Agent 建立反馈闭环，及时收集用户对 响应的评价（如满意、不满意、需要改进）和修
改建议，将这些反馈信息作为模型迭代优化的依据，不断调整模型参数和策略，提升
Agent 的准确性。
55..33 用用户户体体验验优优化化
55..33..11 交交互互方方式式优优化化
66.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 安安全全与与合合规规
66..11 数数据据安安全全保保障障
66..11..11 数数据据采采集集安安全全
Agent 在 的运行过程中，会涉及大量用户数据、业务数据的采集，确保数据采集安全是
“ ” Agent 连贯的交互。例如，用户先询问 我购买的手机什么时候发货 ， 回复后，用户接
“ ” Agent 数据安全保障的首要环节。首先，需遵循 最小必要 原则，仅采集 运行和业务
Agent 开展所必需的数据，不采集与业务无关的用户信息。例如，在智能客服 中，仅采
“ ” Agent “ ” 着问 它大概什么时候能到 ， 能够根据上一轮的交互信息，明确 它 指的是用
户购买的手机，并结合物流信息给出准确的到货时间预测，无需用户再次明确说明，提
升交互的自然性和流畅性。
55..33..22 个个性性化化交交互互优优化化
Agent 个性化交互优化能够让 更好地适应不同用户的需求和偏好，提供更贴心的服务。
首先，基于用户画像实现个性化响应。通过收集和分析用户的基本信息、使用习惯、历
Agent 史交互记录、兴趣偏好等数据，构建详细的用户画像。 在与用户交互时，根据用
Agent 户画像调整响应的内容、语气、风格等。例如，对于年轻的创作者用户， 的响应
Agent 可以更活泼、更具创意，使用流行的网络用语和表情符号；对于企业用户， 的响
Agent 应则更正式、更专业，注重数据和逻辑的严谨性；对于老年用户， 的响应可以更
简洁、更易懂，避免使用复杂的专业术语。其次，提供个性化的功能推荐。根据用户的
Agent 使用习惯和需求，向用户推荐 的相关功能，帮助用户发现更适合自己的服务。例
Agent 如，在办公场景中，对于经常进行文档协作的用户，推荐智能文档协作 的高级功
能（如多人实时编辑、文档版本管理、智能图表生成等）；对于经常出差的用户，推荐自
Agent 动化会议安排 的行程同步功能（如将会议安排同步到手机日历、提醒用户提前到
Agent Agent 达会议地点等）。此外，还可以允许用户自定义 的交互设置，如设置 的响
应速度优先级（是优先保证速度还是优先保证准确性）、交互方式偏好（默认文本交互还
是语音交互）、信息展示方式（简洁模式还是详细模式）等，让用户能够根据自己的需求
Agent 调整 的交互体验，提升用户的满意度和忠诚度。
Agent 取不同的安全保护措施。例如，对于公开数据（如 的功能介绍、使用指南），可
Agent 采用普通的存储方式；对于内部数据（如 的运营数据、非敏感的业务数据），采
用访问控制和加密存储；对于敏感数据（如用户的身份证号、银行卡号、手机号）和核
Agent 心数据（如 的核心算法、模型参数、业务核心数据），采用高强度的加密算法（如
AES-256 RSA-2048 KMS、 ）进行加密存储，加密密钥采用密钥管理系统（ ）进行统一
管理，确保密钥的安全性和可管理性。其次，采用安全的存储架构和设备，选择具备高
ByteStore安全性、高可靠性的存储系统（如字节跳动内部的安全存储服务 ），该存储系
统具备数据备份、容灾恢复、访问控制、日志审计等功能。同时，对存储设备进行物理
安全防护，如部署在具备严格门禁管理、视频监控、消防设施的机房内，防止存储设备
被物理破坏或窃取。此外，建立完善的数据备份和恢复机制，定期对存储的数据进行备
份，备份数据采用与原数据相同的加密方式进行存储，并将备份数据存储在不同的地理
位置（如本地备份和异地备份），以防止因自然灾害、设备故障、人为破坏等原因导致数
集用户的咨询内容、订单信息（用于查询订单状态）、联系方式（用于必要时反馈处理结
据丢失。同时，定期对备份数据进行恢复测试，确保备份数据的可用性和完整性，当发
果）等数据，不采集用户的地理位置、浏览历史等与客服业务无关的数据。同时，在采
集数据前，需明确告知用户数据采集的目的、范围、用途和保存期限，并获得用户的明
Agent 确授权。例如，在用户首次使用 时，通过弹窗或协议的方式向用户展示数据采集
相关的隐私政策，用户同意后才开始采集数据；对于敏感数据（如用户的身份证号、银
行卡号、手机号等），需单独获得用户的书面或电子授权，确保用户知情权和选择权。
其次，采用安全的数据采集方式，防止数据在采集过程中被窃取、篡改或泄露。例如，
对于用户通过网络输入的文本数据、上传的图像数据、录制的语音数据等，采用加密传
HTTPS TLS输技术（如 、 ）进行传输，确保数据在传输过程中的安全性；在采集用户设
备上的数据（如手机相册中的图片、通讯录中的联系人信息）时，通过调用设备系统提
供的安全接口，遵循设备系统的安全规范，避免直接访问设备存储区域，防止数据采集
过程中对用户设备安全造成威胁。此外，还需对采集的数据进行实时监测和审计，建立
数据采集日志，记录数据采集的时间、地点、采集人、采集内容、数据来源等信息，以
便后续追溯和审计；同时，通过异常检测技术监测数据采集过程中的异常行为，如大量
数据的异常采集、未经授权的数据采集请求等，及时发现并阻止数据采集安全事件的发
生。
66..11..22 数数据据存存储储安安全全
数据存储阶段是数据安全的重要保障环节，需采取多种措施确保存储数据的机密性、完
整性和可用性。首先，对存储的数据进行分类分级管理，根据数据的敏感程度将数据分
为不同的级别（如公开数据、内部数据、敏感数据、核心数据），针对不同级别的数据采
法和模型参数泄露给外部人员或机构，确保数据使用的合规性和安全性。
66..22 合合规规管管理理
66..22..11 法法律律法法规规遵遵循循
Agent Agent 字节跳动的 开发和运营严格遵循国内外相关的法律法规，确保 的应用符
合法律要求，避免法律风险。在国内，主要遵循《中华人民共和国网络安全法》《中华人
民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂
行办法》等法律法规。例如，根据《个人信息保护法》的要求，在采集、存储、使用、
生数据丢失或损坏时，能够快速通过备份数据恢复，减少业务损失。
传输、共享用户个人信息时，需获得用户的明确同意，确保用户的知情权、选择权、更
66..11..33 数数据据使使用用安安全全
数据使用安全是确保数据在授权范围内合法、合规使用，防止数据被滥用、泄露或篡改
的关键。首先，实施严格的访问控制机制，根据用户的角色、职责和业务需求，为用户
分配不同的数据访问权限，确保用户只能访问其工作所必需的数据。例如，在智能客服
团队中，普通客服人员只能访问用户的咨询内容和订单信息（脱敏处理后），无法访问用
户的敏感个人信息（如身份证号、银行卡号）；客服管理人员可以访问客服团队的整体运
RBAC营数据，但无法访问单个用户的详细信息。访问控制采用基于角色的访问控制（ ）
ABAC MFA + 或基于属性的访问控制（ ）模型，并结合多因素认证（ ）技术，如密码 验
+ 证码、密码 生物识别（指纹、人脸）等，提高访问的安全性。其次，对数据使用过程
进行实时监控和审计，建立数据使用日志，记录用户访问数据的时间、地点、操作类型
（如查询、修改、删除、导出）、数据内容等信息，通过日志审计工具对数据使用日志进
行定期审计和分析，及时发现异常的数据使用行为，如未经授权的数据导出、大量数据
的查询、数据的异常修改等，并及时采取措施（如暂停用户访问权限、进行调查取证），
防止数据泄露或滥用。此外，在数据使用过程中，还需对敏感数据进行脱敏处理，避免
” “敏感数据在非必要场景下的暴露。例如，在展示用户手机号时，将中间四位数字替换为
55667788 ““））；；在在展展示示用用户户身身份份证证号号时时，，将将中中间间八八位位数数字字替替换换为为 138（如 ”” 111100110011（（如如 1234）；
在进行数据分析时，对敏感数据进行匿名化处理，去除数据中的个人标识信息，确保数
Agent 据无法关联到具体的个人。同时，禁止将 相关的数据用于与业务无关的用途，如
Agent 禁止将用户数据用于广告精准投放（除非获得用户明确授权）、禁止将 的核心算
Agent Agent 后才能进入下一阶段。此外，还建立了 运营合规监控机制，在 运营过程
Agent 中，实时监控 的运行情况、数据处理情况、内容生成情况等，通过自动化监控工
Agent 具和人工审核相结合的方式，及时发现和处理合规风险。例如，监控 是否存在未
经授权的数据采集行为、是否生成违规内容、是否存在数据泄露风险等，对于发现的合
规问题，启动应急预案，采取暂停服务、数据隔离、用户通知等措施，降低合规风险造
Agent 成的影响。同时，定期对 的合规情况进行审计和评估，总结合规管理经验，不断
完善内部合规制度，适应法律法规的变化和业务发展的需求。
77.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 未未来来发发展展方方向向
77..11 技技术术创创新新方方向向
Agent 正权、删除权等权利；根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的要求， 生成
的内容需符合法律法规和公序良俗，不得含有危害国家安全、损害公共利益、侵犯他人
合法权益的内容，同时需对生成内容的来源进行标注，确保内容的可追溯性。在国际业
GDPR务中，还需遵循当地的法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（ ）、美国的《加
CCPA Agent 州消费者隐私法案》（ ）等，根据当地法律要求调整 的数据处理流程、隐
私政策和服务条款，确保国际业务的合规性。为了确保法律法规的有效遵循，字节跳动
Agent 建立了专门的合规团队，负责跟踪国内外法律法规的更新动态，对 的开发和运营
进行合规审查和指导；同时，定期组织技术团队、运营团队、产品团队进行法律法规培
训，提高员工的合规意识和法律素养，确保员工在工作中能够遵守相关法律法规。
66..22..22 内内部部合合规规制制度度建建设设
Agent 除了遵循外部法律法规外，字节跳动还建立了完善的内部合规制度，规范 的开发、
Agent 测试、部署、运营等各个环节的行为，确保 的全生命周期合规。首先，制定
Agent Agent 开发合规规范，明确 开发过程中的数据采集、模型训练、工具集成、功能
设计等方面的合规要求。例如，在模型训练数据方面，规范要求训练数据必须来源合法、
授权明确，不得使用未经授权的版权数据、个人信息数据；在工具集成方面，要求集成
API 的外部工具和 必须经过安全评估和合规审查，确保工具的安全性和合规性。其次，
Agent Agent 建立 测试合规流程，在 测试阶段，除了进行功能测试、性能测试、安全
Agent 测试外，还需进行合规测试，验证 是否符合法律法规和内部合规制度的要求。例
Agent 如，测试 的数据采集是否获得用户授权、生成的内容是否符合内容规范、数据使
用是否符合访问控制要求等，对于合规测试中发现的问题，需及时进行整改，整改完成
Agent 更新知识库等，缺乏自主学习和进化的能力。未来，字节跳动将致力于提升 的自
Agent 主学习与进化能力，使 能够在实际运行过程中，通过不断学习用户反馈、环境变
化、业务数据等信息，自动优化自身的模型、策略和知识库，实现持续进化。例如，在
Agent Agent 智能答疑与辅导 中， 能够通过分析学生的学习效果数据（如测试成绩、
Agent 作业完成情况）、提问内容、对 辅导的反馈意见等信息，自动识别自身在知识点
讲解、解题思路引导等方面的不足，自主调整辅导策略和内容，优化模型参数，提升辅
导效果；同时，能够自动从最新的教育资源、学术研究成果中学习新知识，更新自身的
Agent Agent 知识库，确保辅导内容的时效性和准确性。在电商智能客服 中， 能够通
过分析客户的咨询内容、投诉反馈、购买行为等信息，自动学习新的客户需求和问题类
型，更新常见问题及答案库，优化客户问题的识别和解决能力；同时，能够从市场动态、
竞品信息、行业政策等变化中学习，调整客户服务策略，适应市场变化。为了提升
77..11..11 多多模模态态融融合合技技术术深深化化
Agent 的自主学习与进化能力，字节跳动将研究和应用强化学习、自监督学习、元学习
Agent Agent 等先进的机器学习技术，设计适合 的自主学习框架和算法，使 能够在无
Agent 随着用户需求的多样化和业务场景的复杂化，单一模态的 已无法满足需求，多模
Agent 态融合技术将成为字节跳动 未来的重要技术创新方向。未来，字节跳动将进一步
深化多模态融合技术的研究和应用，实现文本、语音、图像、视频、音频、传感器数据
Agent 等多种模态信息的深度融合和协同处理。例如，在智能办公场景中， 能够同时处
理会议的语音记录、视频画面、会议文档、参会人员的表情动作等多模态信息，通过分
析语音记录提取会议关键内容，通过分析视频画面和表情动作判断参会人员的情绪和参
与度，通过分析会议文档了解会议主题和讨论背景，综合多模态信息生成更全面、更准
Agent 确的会议纪要和任务安排。在电商场景中， 能够结合商品的图像、视频、文字描
述、用户的语音评价、使用场景的传感器数据（如商品的使用温度、压力数据）等多模
态信息，为用户提供更全面的商品介绍和使用建议，帮助用户做出更准确的购买决策。
为了实现多模态融合技术的深化，字节跳动将加大对多模态大模型的研发投入，突破多
模态信息的统一表示、跨模态注意力机制、多模态推理等关键技术，开发出具备更强多
Agent 模态理解和生成能力的大模型，为 的多模态融合应用提供核心技术支撑。同时，
还将优化多模态数据的采集、标注和训练流程，构建大规模、高质量的多模态数据集，
提升多模态模型的性能和泛化能力。
77..11..22 自自主主学学习习与与进进化化能能力力提提升升
Agent 当前的 大多需要依赖人工干预进行优化和更新，如人工标注数据、调整模型参数、
标，合理分配任务、协同工作，实现跨场景服务的无缝衔接。
77..22 业业务务拓拓展展方方向向
77..22..11 垂垂直直行行业业深深度度渗渗透透
Agent 目前，字节跳动的 已在办公、电商、内容创作、教育等多个业务领域得到应用，
但在一些垂直行业（如医疗、金融、工业制造、法律等）的应用还处于初步阶段。未来，
Agent Agent 字节跳动将加大在垂直行业的 应用拓展力度，实现 在垂直行业的深度渗
Agent 透，为行业客户提供专业化、定制化的 解决方案。在医疗行业，将开发医疗辅助
Agent 人工干预或少量人工干预的情况下，实现自我优化和进化。同时，还将建立 的进
Agent Agent ，该 能够协助医生进行病历分析、疾病诊断辅助、治疗方案推荐等工作，
Agent Agent 化评估机制，定期评估 的自主学习效果和进化方向，确保 的进化符合业
务需求和用户期望。
77..11..33 跨跨场场景景协协同同能能力力增增强强
随着字节跳动业务的不断拓展和融合，用户在不同业务场景之间的切换日益频繁，对
Agent Agent 跨场景协同能力的需求也越来越高。未来，字节跳动将重点增强 的跨场
Agent 景协同能力，实现不同业务场景下 之间的信息共享、功能协同和任务协作，为用
户提供无缝、连贯的服务体验。例如，用户在抖音平台浏览某款商品的短视频后，产生
Agent 购买兴趣，此时抖音的商品推荐 可以将用户的兴趣信息和商品浏览记录同步给
Agent Agent电商平台的智能客服 和智能商品管理 ；当用户进入电商平台购买该商品
Agent 时，智能客服 能够基于同步的信息，快速为用户提供商品的详细介绍、优惠信息
Agent 和购买建议，无需用户重复说明需求；智能商品管理 能够根据用户的浏览记录，
确保该商品库存充足，并为用户提供个性化的物流选择。在办公场景中，用户在飞书文
Agent 档中编辑项目计划时，智能文档协作 可以将项目计划中的任务信息同步给自动
Agent Agent Agent 化会议安排 和智能任务管理 ；自动化会议安排 能够根据任务的时
Agent 间节点和参与人员，自动安排项目会议；智能任务管理 能够将任务分配给相应的
责任人，并跟踪任务进度，实现项目计划、会议安排、任务管理的跨场景协同。为了增
Agent Agent 强 的跨场景协同能力，字节跳动将构建统一的 协同平台，制定统一的信
Agent 息交互标准和接口规范，实现不同场景下 之间的高效通信和数据共享。同时，还
Agent 将研究跨场景任务规划和协同调度算法，确保 之间能够根据用户需求和业务目
西班牙语等主流语种，还能够支持小语种的处理，确保不同语言背景的用户能够便捷地
Agent Agent 与 进行交互。同时，还将优化 对不同语种的文化语境理解，避免因文化
Agent 差异导致的交互误解，例如在一些注重礼仪的国家， 的交互语气和表达方式将更
Agent 加正式、礼貌；在一些文化氛围轻松的国家， 的交互方式可以更活泼、幽默。在
Agent 法律法规适配方面，将根据不同国家和地区的法律法规要求，调整 的数据处理流
Agent 程、隐私政策、内容规范等，确保 在全球市场的合规运营。例如，在欧盟市场，
GDPR 将严格遵循 的要求，加强用户数据的保护，确保用户的知情权、访问权、删除
Agent 权等权利得到充分保障；在东南亚一些国家，将根据当地的内容监管政策，调整
生成内容的审核标准，确保内容符合当地的法律法规和公序良俗。在用户需求适配方面，
将通过市场调研、用户反馈等方式，了解不同国家和地区用户的需求特点和使用习惯，
Agent 开发符合当地用户需求的 功能和服务。例如，在一些移动互联网普及率较高的国
Agent Agent 家，将重点优化 的移动端交互体验；在一些电商发展迅速的国家，将加强
例如通过分析患者的病历数据、检查报告、影像资料等信息，为医生提供可能的疾病诊
在电商场景的应用，提升用户的购物体验。
断建议和治疗方案参考；同时，还能够为患者提供健康咨询、疾病预防指导、用药提醒
Agent Agent 等服务，帮助患者管理自身健康。在金融行业，将开发金融服务 ，该 能够
为用户提供个性化的金融产品推荐（如理财产品、贷款产品）、投资咨询、风险评估等服
务；同时，能够协助金融机构进行客户关系管理、风险控制、反欺诈检测等工作，例如
通过分析用户的财务状况、信用记录、交易行为等信息，评估用户的信用风险和投资风
Agent Agent 险，为金融机构的决策提供支持。在工业制造行业，将开发工业智能 ，该 能
够实时监测生产设备的运行状态、生产过程中的数据（如温度、压力、转速等），预测设
备故障，提供维护建议，优化生产流程，提高生产效率和产品质量；同时，能够协助企
业进行供应链管理、库存优化、订单处理等工作，提升企业的整体运营效率。为了实现
垂直行业的深度渗透，字节跳动将与行业内的专业机构、企业合作，深入了解行业需求
Agent 和业务流程，结合行业知识和技术优势，开发符合行业特点的 解决方案；同时，
Agent Agent 将培养具备行业知识和 技术的复合型人才，为垂直行业 的开发和运营提
供人才支持。
77..22..22 全全球球化化业业务务适适配配
Agent 随着字节跳动全球化战略的推进， 作为业务创新和用户体验提升的重要工具，也
Agent 将逐步向全球市场拓展。未来，字节跳动将加强 的全球化业务适配能力，根据不
Agent 同国家和地区的文化习惯、法律法规、用户需求，开发适合当地市场的 产品和服
Agent Agent 务，推动 在全球范围内的应用。在语言适配方面，将进一步提升 的多语
言处理能力，支持更多语种的自然语言理解和生成，不仅能够处理英语、日语、韩语、
Agent 渠道，例如开发者开发的优秀 可以在字节跳动的产品生态中推广和应用，通过用
户付费、广告分成、服务收费等方式实现商业化；同时，将为开发者对接行业客户资源，
Agent 帮助开发者将 解决方案应用到实际业务中，实现商业价值。
77..33..22 合合作作伙伙伴伴生生态态拓拓展展
Agent 除了开发者生态外，合作伙伴生态也是字节跳动 生态构建的重要组成部分。未来，
字节跳动将积极拓展合作伙伴生态，与不同领域的合作伙伴（如硬件厂商、软件服务商、
Agent 行业解决方案提供商、内容提供商等）建立深度合作关系，共同推动 技术的创新
Agent 和应用，构建开放、共赢的 生态系统。在硬件合作方面，将与智能手机、智能手
Agent 表、智能家居设备、智能汽车等硬件厂商合作，将 技术集成到硬件产品中，为用
77..33 生生态态构构建建方方向向
户提供更智能、更便捷的硬件使用体验。例如，与智能汽车厂商合作，开发车载智能
Agent Agent ，该 能够与汽车的控制系统、导航系统、娱乐系统等集成，为驾驶员提供
77..33..11 开开发发者者生生态态完完善善
Agent Agent 开发者是 生态的重要组成部分，完善的开发者生态能够为 的创新和发展
Agent 提供源源不断的动力。未来，字节跳动将进一步完善 开发者生态，为开发者提供
更丰富的开发资源、更便捷的开发工具、更全面的技术支持和更广阔的商业合作机会，
Agent 吸引更多开发者参与到字节跳动 的开发和创新中来。在开发资源方面，将开放更
API 多的大模型能力、工具接口、数据集和知识库，例如开放豆包大模型的更多 接口，
允许开发者根据自身需求调用模型的语言理解、生成、推理等能力；提供各行业的专用
Agent 数据集和知识库，帮助开发者快速搭建行业 解决方案。在开发工具方面，将优化
Coze Trae 扣子（ ）平台、 平台等开发工具的功能和体验，提供更丰富的插件资源、更
便捷的可视化开发界面、更强大的调试和测试工具，降低开发者的开发门槛，提高开发
Coze 效率。例如，在 平台上，将增加更多行业专用插件（如医疗行业的病历分析插件、
Agent金融行业的风险评估插件），支持开发者通过拖拽式操作快速构建 ，无需编写大量
Trae 代码；在 平台上，将增强实时调试功能和性能分析工具，帮助开发者及时发现和
解决开发过程中的问题。在技术支持方面，将建立专业的开发者技术支持团队，通过在
线文档、视频教程、技术论坛、线下培训等多种方式，为开发者提供技术指导和问题解
答；同时，将组织开发者交流活动（如黑客马拉松、技术沙龙），促进开发者之间的技术
交流和合作，分享开发经验和创新案例。在商业合作方面，将为开发者提供商业化变现
随着字节跳动全球员工规模的扩大和跨地域协作需求的增加，传统办公模式面临诸多挑
战：会议安排耗时、文档协作效率低、任务跟踪不及时、信息同步不顺畅等问题，严重
Agent 影响办公效率。为解决这些痛点，飞书团队启动了智能办公 集群建设项目，目标
“ - - - ” Agent 是构建一套覆盖 文档协作 会议管理 任务跟踪 信息同步 全流程的 体
系，实现办公场景的智能化、自动化，提升跨团队协作效率，降低沟通成本，支撑字节
跳动全球业务的高效运转。
88..11..22 技技术术架架构构与与核核心心功功能能实实现现
语音控制、路线规划、路况提醒、娱乐推荐等服务，提升驾驶的安全性和舒适性；与智
Agent “ + Agent” 飞书智能办公 集群采用 统一协同层 模块化 的架构设计。统一协同
Agent Agent 能家居设备厂商合作，开发家居智能 ，该 能够统一控制家中的智能灯光、
智能空调、智能门锁等设备，根据用户的生活习惯和环境变化，自动调整设备状态，实
现智能家居的智能化管理。在软件服务合作方面，将与办公软件服务商、电商平台服务
Agent Agent 商、教育软件服务商等合作，实现 与现有软件服务的深度集成，拓展 的
Agent 应用场景和功能。例如，与办公软件服务商合作，将智能办公 集成到办公软件中，
为用户提供文档协作、会议安排、邮件管理等一站式办公服务；与教育软件服务商合作，
Agent 将个性化学习 集成到教育软件中，为学生提供更全面的学习辅导和服务。在行业
Agent 解决方案合作方面，将与行业解决方案提供商合作，结合 技术和行业知识，开发
针对特定行业的整体解决方案，推动行业的数字化转型和智能化升级。例如，与医疗行
Agent 业解决方案提供商合作，开发医疗智能解决方案，集成医疗辅助 、患者管理
Agent 等，提升医疗机构的服务效率和医疗质量；与工业制造行业解决方案提供商合作，
Agent Agent 开发工业智能解决方案，集成工业智能 、设备维护 等，提高工业企业的生
产效率和管理水平。通过拓展合作伙伴生态，字节跳动将整合各方资源，实现优势互补，
Agent 共同推动 技术的广泛应用和发展，为用户和行业创造更大的价值。
88.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 典典型型案案例例剖剖析析
88..11 AAggeenntt 飞飞书书智智能能办办公公 集集群群
88..11..11 案案例例背背景景与与目目标标
●
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10 注沉默成员；会后， 分钟内自动生成会议纪要，提取待办任务并分配责任人，同步至
Agent智能任务管理 ，同时将纪要归档至飞书知识库。在字节跳动全球产品发布会筹备
Agent 20 + 会议中，该 可支持 语言的实时转写与翻译，确保跨国家团队的顺畅沟通。
AAggeenntt智智能能任任务务管管理理 Agent ：与飞书项目、飞书文档、自动化会议 深度联动。
Agent 可从文档、会议纪要中自动抓取待办任务，生成任务卡片并设置优先级、截止时
“ ”间；通过分析任务依赖关系（如 设计完成后才能开发 ），自动调整任务排期；在任务执
行过程中，实时跟踪进度，当任务逾期或出现风险时，通过飞书消息、邮件双重提醒责
Agent 层负责各 之间的信息同步、任务调度和权限管理，基于字节跳动内部的分布式消
“ ”“任人及负责人；同时，支持任务数据的可视化分析，为团队管理者提供 任务完成率 延
ByteMQ Agent ByteProfile息队列（ ）实现跨 的实时通信，通过统一的用户画像系统（ ）
Agent Agent Agent确保各 对用户需求的理解一致。模块化 包含智能文档协作 、自动
Agent Agent Agent 化会议 、智能任务管理 、信息同步 四大核心模块，各模块通过标
API 准化 与飞书底层系统（如飞书文档、飞书日历、飞书项目）深度集成。
AAggeenntt智智能能文文档档协协作作 ：基于 大模型的文本理解与生成能力，实
Agent 现文档内容的智能辅助。在多人协作文档时， 通过实时解析文档编辑行为，自动
Agent识别关键信息（如任务节点、数据指标、待办事项），并同步到智能任务管理 ；同
“ - - ” 时，支持 文档 表格 图表 的自动转换，当用户在文档中输入结构化数据时，
Agent 可自动生成折线图、柱状图等可视化图表，并根据数据变化实时更新。例如，在
PRD Agent 产品需求文档（ ）协作中， 能自动提取需求点、优先级、交付时间等信息，
生成任务卡片同步至飞书项目，避免人工重复录入。
AAggeenntt自自动动化化会会议议 ByteASR：整合飞书日历、音视频会议、语音转文字（ ）、自然语
NLP Agent 言处理（ ）等能力。会前， 根据参会人日程、会议主题自动推荐会议时间，
ByteASR 生成会议议程并同步至参会人飞书文档；会中，通过 实时将语音转为文字，
标记会议重点（如决策事项、待办任务），并对参会人发言进行情绪分析，提醒主持人关
●
” GNN 理不准确 的问题，引入图神经网络（ ）优化任务调度算法，将任务排期准确率从
85% 94% “ ” 提升至 ；针对 多语言文档协作支持不足 的需求，扩展
12 模型的多语言能力，新增 种小语种的文档理解与生成支持，满足全球各地员工的使
用需求。
88..22 AAggeenntt抖抖音音电电商商智智能能运运营营
88..22..11 案案例例背背景景与与目目标标
“抖音电商业务高速增长的同时，商家面临 商品运营难、用户服务压力大、库存管理复
”“ ” Agent 期率 资源利用率 等指标报表，辅助决策。例如，在研发项目中， 可根据代码提
” 杂 三大痛点：中小商家缺乏专业运营能力，难以精准把握用户需求；大促期间客服咨
交记录、测试报告自动更新任务进度，无需研发人员手动填报。
AAggeenntt信信息息同同步步 Agent ：基于用户的工作场景和关注领域，实现个性化信息推送。
“ - ” 通过分析用户的文档浏览记录、会议参与情况、任务关注方向，构建 用户 信息 匹
配模型，每日定时向用户推送相关的文档更新、会议纪要、任务进展等信息；同时，支
“ - ” “ ”持 自然语言查询 信息聚合 功能，用户通过飞书对话输入 本周产品研发进度 ，
Agent Agent Agent 可自动聚合智能任务管理 的任务数据、智能文档协作 的文档更新、
Agent 自动化会议 的会议纪要，生成结构化报告，避免用户在多个系统中切换查询。
88..11..33 实实施施效效果果与与优优化化迭迭代代
Agent 飞书智能办公 集群在字节跳动内部全面推广后，取得显著成效：会议安排时间从
40 5 60% 2 平均 分钟缩短至 分钟，文档协作效率提升 （协作文档平均完成时间从 天
45% 70% 2024 缩短至 天），任务延期率降低 ，跨团队信息同步时间减少 。在 年
OKR Agent 10 + 字节跳动全球 对齐会议中，该 集群支撑了 万 员工的跨地域协作，
92% 1%会议纪要生成准确率达 ，任务同步延迟率低于 。
“在迭代优化方面，团队通过用户反馈和数据监测持续改进：针对 复杂任务依赖关系处
●
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2024 618 Agent 10 + 在 年抖音 大促前，该 为 万 商家提供商品优化建议，平均提
35% 22%升商品点击率 ，转化率 。
AAggeenntt智智能能客客服服 “ + ” 7×24 ：采用 规则 大模型 的混合决策模式，支撑 小时客户
“ ”“ ”服务。对于常见问题（如 发货时间 退换货政策 ），通过规则引擎快速响应，响应时间
“ ”“ ” 控制在 秒内；对于复杂问题（如 商品尺寸推荐 使用故障排查 ），调用
-thinking 的推理能力，结合用户历史购买记录（如身高、体重）、商品
“165cm/55kg 参数（如尺寸表、材质）生成个性化回答。例如，当用户询问 适合穿多大
” Agent 码 时， 会结合过往相同体型用户的购买记录和尺码反馈，推荐合适的尺码，并
“ ” 询量激增，人工客服响应不及时导致用户流失；库存管理依赖经验，易出现 超卖 或
“ M 80% ” Agent 提示 建议选择 码，过往 同体型用户选择此尺码 。大促期间，该 承担
“ ” Agent库存积压 问题。为帮助商家降本增效，抖音电商团队开发了智能运营 ，目标是
“ - - - ” 为商家提供 商品优化 客户服务 库存管理 营销推广 一体化的智能解决方案，
提升商家运营效率，改善用户购物体验，最终实现商家销售额与平台用户留存率的双重
提升。
88..22..22 技技术术架架构构与与核核心心功功能能实实现现
Agent “ + ” 抖音电商智能运营 基于 数据驱动 场景化决策 的架构，整合抖音电商数据
ByteEcomData -thinking API中台（ ）、豆包大模型（ ）、外部工具 （如
API API “ - - ” 物流 、支付 ），构建 感知 决策 执行 闭环。核心功能模块包括商品智能
Agent Agent Agent Agent优化 、智能客服 、动态库存管理 、个性化营销 。
AAggeenntt商商品品智智能能优优化化 ：通过分析抖音电商平台的用户搜索数据、点击数据、转化数
Agent “ ” “据，为商家提供商品优化建议。 首先基于用户搜索关键词生成 需求标签（如 夏
”“ ”“ ”季透气 平价 显瘦 ），再结合商品当前的标题、主图、详情页内容，识别优化空间。例
“ ” Agent 如，当发现某款女装的 透气 关键词搜索量高但商品标题未包含时， 会建议在
“ ” 标题中添加 夏季透气 ；同时，基于 的图像理解能力，对商品主图
“ ”“ ”“ ” 进行优化，推荐 模特姿势 背景颜色 卖点标注位置 等调整方案，提升主图点击率。
1.
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Agent 7 时， 自动筛选高意向用户（如近 天浏览过商品、加入购物车未购买），通过抖
2024 11 Agent 音消息推送直播预告，并附带专属优惠券。在 年抖音双 期间，该 帮
40% 25%助商家实现营销转化率提升 ，用户复购率提升 。
88..22..33 经经验验总总结结与与可可复复用用方方案案
Agent Agent 飞书智能办公 集群和抖音电商智能运营 的成功实践，沉淀出一套可复用
Agent 的 建设方法论：
场场景景聚聚焦焦，，问问题题驱驱动动：优先解决业务中最痛、最高频的问题（如办公场景的会议安
85% 90% 的客服咨询量，客户问题解决率达 ，用户满意度评分 ，较人工客
“ ” Agent 排、电商场景的客服咨询），避免盲目追求 大而全 的功能，确保 上线即能产
60%服成本降低 。
AAggeenntt动动态态库库存存管管理理 ：基于实时销售数据、历史销售趋势、促销活动力度构建库存
“ - - ” Agent 预测模型，实现 预警 补货 清库存 的自动化。 与抖音电商库存系统、商家
ERP SCM 5 系统、供应商管理系统（ ）实时对接，每 分钟更新一次库存数据。当商品
Agent 库存低于预警阈值时， 自动生成补货建议（包含补货数量、推荐供应商、预计到
ERP Agent 货时间），并同步至商家 ；对于库存积压商品， 分析积压原因（如价格过高、
“ + ”“ ” 宣传不足），推荐解决方案，如 设置限时折扣 关联销售 在直播间推流 等。例如，
3000 Agent “某美妆商家的一款口红库存积压超 支， 通过分析用户评价发现 颜色描述
” “ ” 3 与实际偏差大 ，建议调整详情页颜色展示，并设置 买一送一 促销， 天内库存消化
80%率达 。
AAggeenntt个个性性化化营营销销 ：基于用户的消费行为、浏览历史、兴趣标签，为商家提供精准
Agent “ ”“ ”营销方案。 可自动生成营销活动方案（如 会员日 满减活动 ），并根据用户画像
“ - - ” 推送个性化优惠券；同时，支持 短视频 直播 商品 的营销联动，当商家发起直播
2.
3.
4.
●
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●
Agent “ + + ” 字节跳动 项目采用 业务负责人 技术负责人 合规负责人 的三角管理架
构，确保项目兼顾业务价值、技术可行性与合规安全。项目组核心成员包括：
业业务务团团队队：来自各业务线（如飞书、抖音电商、教育）的产品经理，负责需求拆解、
Agent 场景定义、效果评估，确保 功能贴合业务实际需求。
技技术术团团队队：分为大模型团队、工程开发团队、数据团队。大模型团队负责模型选型、
Agent 参数调优、能力适配；工程开发团队负责 架构设计、模块开发、系统集成；数据
团队负责数据采集、清洗、标注，支撑模型训练与效果监测。
生实际价值。
合合规规团团队队：提前介入项目需求阶段，负责数据安全、隐私保护、内容合规审查，确
深深度度集集成成现现有有系系统统 Agent ： 不是独立存在的工具，需与业务现有系统（如飞书底层
ERP API “ ”系统、电商 ）深度耦合，通过标准化 实现数据互通，避免形成 信息孤岛 。
混混合合决决策策，，平平衡衡效效率率与与准准确确性性：对于规则明确的简单任务（如常见问题解答、数据
统计），采用规则引擎提升效率；对于复杂推理任务（如个性化建议、需求分析），采用
大模型增强能力，兼顾效率与准确性。
数数据据闭闭环环，，持持续续迭迭代代 “ - - ” ：建立 用户反馈 数据监测 模型优化 的闭环机制，通过
Agent 用户行为数据（如 使用率、功能点击量）和业务数据（如效率提升率、销售额增
Agent 长）评估 效果，定期迭代模型与功能。
99.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 团团队队协协作作与与人人才才培培养养
99..11 跨跨团团队队协协作作机机制制
99..11..11 AAggeenntt 项项目目组组架架构构
1.
2.
3.
4.
●
备用户培训材料。
上上线线与与复复盘盘阶阶段段 Agent 7 ： 上线后，运营团队跟踪 天运营数据，组织跨团队复盘会，
分析上线效果（如目标达成率、用户反馈问题），确定下一轮迭代方向。
沟通工具方面，项目组通过飞书文档实时共享需求、方案、测试报告；通过飞书会议开
展评审会、复盘会；通过飞书项目跟踪任务进度，确保信息透明、同步及时。对于跨地
“ + ” 域团队（如中国、美国、新加坡团队），采用 异步沟通 核心时段同步 的方式，将重
16:00-18:00 要会议安排在跨时区重叠时段（如北京时间 ，对应美国太平洋时间
00:00-02:00 16:00-18:00、新加坡时间 ），并录制会议回放供异步团队查看。
99..22 AAggeenntt 人人才才培培养养体体系系
Agent 保 开发与运营符合国内外法律法规及内部制度。
运运营营团团队队 Agent ：负责 上线后的用户培训、反馈收集、运营数据监测，协助技术团
队进行迭代优化。
99..11..22 协协作作流流程程与与沟沟通通机机制制
Agent “ + ” 项目采用 敏捷开发 双周迭代 的协作模式，具体流程如下：
需需求求对对齐齐阶阶段段 1-2 “（第 天）：业务团队组织需求评审会，明确迭代目标（如 优化智
Agent 90%”能客服 的问题解决率至 ），技术团队评估技术可行性，合规团队提出数据
合规要求，形成《迭代需求文档》。
开开发发实实现现阶阶段段 3-12 15 （第 天）：技术团队按模块分工开发，每日召开 分钟站会同
步进度；业务团队参与关键功能的测试，及时反馈需求偏差；合规团队对数据采集、存
储方案进行中期审查。
测测试试验验收收阶阶段段 13-14 （第 天）：测试团队进行功能测试、性能测试、合规测试，出
Agent 具《测试报告》；业务团队进行业务验收，验证 是否满足迭代目标；运营团队准
●
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99..22..22 培培养养路路径径与与资资源源支支持持
Agent “ - - ” 字节跳动为 人才设计了 新手 骨干 专家 三级培养路径，配套完善的资源
支持：
新新手手阶阶段段 0-6 （ 个月）：
“Agent ”“ overview”“ ” 入职培训：开展 技术基础 字节跳动业务 合规基础 三大核心
Agent 课程，帮助新手快速了解 技术体系与业务背景；
1 1-2 导师带教：为每位新手分配 名骨干工程师作为导师，指导完成 个小型
99..22..11 人人才才能能力力模模型型
Agent “ + + ” 字节跳动 人才需具备 技术能力 业务理解 合规意识 三大核心能力，具
体能力模型如下：
技技术术能能力力：
LLM Doubao 大模型能力：熟悉 （如 系列）的原理、调优方法（如微调、提示工
程），能根据业务需求选择合适的模型；
Python/Go API 工程能力：掌握 等编程语言，熟悉分布式系统、 开发、数据库设计，
Agent 能独立完成 模块开发；
SQL Spark 数据能力：掌握数据采集、清洗、分析方法，熟悉 、 等工具，能利用数
Agent 据优化 效果。
业业务务理理解解能能力力：深入理解所在业务线的流程、痛点、目标，能将业务需求转化为技
“ Agent ” 术方案，具备 从业务视角评估 价值 的能力。
合合规规意意识识：熟悉《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法
Agent 规，能在 开发中落实数据安全、隐私保护、内容合规要求。
1.
2.
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导与方案评审；
Agent ACM SIGAI行业交流：参与国内外 技术峰会（如 、中国人工智能大会），
分享字节跳动实践经验，引领行业技术发展。
Agent 资源支持方面，字节跳动为 人才提供三大保障：
技技术术资资源源 Doubao API ：开放内部大模型（如 系列）的 接口、数据集（如各业务
Coze Trae 线的用户交互数据、业务数据）、开发工具（如 平台、 平台），降低开发门
槛；
学学习习资资源源 ByteLearning “Agent ”“：搭建内部学习平台（ ），上线 实战案例库 大模型
Agent 模块开发（如工具调用功能、简单数据统计功能），熟悉开发流程；
” 技术手册 等学习材料，定期组织技术沙龙、黑客马拉松活动；
Agent Agent 实践项目：参与成熟 的迭代优化（如优化智能客服 的回复模板），
积累实战经验。
骨骨干干阶阶段段 6-18 （ 个月）：
“ ”“Agent ”“ ” 专项培训：开设 大模型调优实战 架构设计 跨团队协作管理 等课程，提
升技术深度与协作能力；
Agent Agent项目负责人：独立负责中小型 项目（如某业务线的智能任务管理 ），
统筹需求拆解、技术方案设计、团队协作；
技术分享：定期在团队内开展技术分享，沉淀开发经验，参与内部技术标准制定（如
Agent API 设计规范）。
专专家家阶阶段段 18 （ 个月以上）：
Agent Agent前沿技术研究：参与字节跳动大模型与 技术的前沿探索（如多模态 、
Agent自主进化 ），主导核心技术突破；
Agent Agent 跨业务赋能：作为 技术专家，支持其他业务线的 项目，提供技术指
3.
1.
2.
3.
” 1% 样点 ，每小时抽取 的用户交互数据，人工审核响应质量，当准确率低于阈值（如
90%）时触发预警。
ffaallllbbaacckk 多多模模型型 机机制制 ：为关键业务场景配置多模型冗余，当主模型（如
Doubao-Seed-1. 6 ） 响 应 准 确 率 低 于 阈 值 时 ， 自 动 切 换 至 备 用 模 型 （ 如
-thinking Agent ）或规则引擎。例如，在金融客服 中，主模型负责复
杂咨询（如投资建议），备用规则引擎负责简单查询（如账户余额查询），确保核心功能
不中断。
成成长长激激励励 “Agent ”“ ” Agent ：设立 技术创新奖 业务价值贡献奖 ，对在 技术突破、业
模模型型快快速速迭迭代代 “ - ” ：建立 问题反馈 模型调优 的快速迭代通道，将用户反馈的错误
务效率提升中表现突出的团队与个人给予奖励，优先推荐参与核心项目。
1100.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 风风险险应应对对策策略略
1100..11 技技术术风风险险与与应应对对
1100..11..11 大大模模型型能能力力不不稳稳定定风风险险
Doubao 大模型（如 系列）在复杂推理、多轮对话场景中可能出现能力波动，导致
Agent 响应不准确（如误解用户意图、生成错误信息），影响业务使用。例如，在智能答
Agent 疑与辅导 中，模型可能因题目表述复杂而给出错误的解题步骤；在电商智能客服
Agent 中，模型可能混淆不同商品的售后政策。
应应对对策策略略：
模模型型能能力力监监测测 “ + ” ：建立大模型能力监测体系，通过 基准测试 实时采样 评估模型
效果。基准测试每周执行一次，采用各业务线的典型任务数据集（如客服问答数据集、
Agent “解题数据集），测试模型的准确率、召回率；实时采样则通过在 中设置 随机采
1.
2.
3.
Agent 同时，将 的不同模块（如请求接收、模型推理、工具调用）分布式部署在多个服
ByteLB务器节点，通过负载均衡（ ）将请求均匀分配，避免单点故障。
流流量量控控制制与与降降级级策策略略 “ ” ：在高并发时段启用流量控制，通过 令牌桶算法 限制每秒请
求数，避免超出系统承载能力；同时，制定服务降级策略，当系统负载过高时，优先保
障核心功能（如客服咨询、会议安排），暂停非核心功能（如个性化推荐、数据统计），
Agent “确保核心业务正常运行。例如，飞书自动化会议 在早高峰负载过高时，暂停 会
” “ ”“ ” 议纪要自动生成 的非核心功能，优先保障 会议时间查询 会议邀请发送 等核心功能。
案例（如错误回复、误解意图）整理成标注数据集，每周进行模型微调，提升模型在特
Agent “ ” 定业务场景的能力。例如，抖音电商智能客服 将 商品尺码推荐错误 的案例整
30%理成数据集，微调后相关问题的准确率提升 。
1100..11..22 系系统统性性能能瓶瓶颈颈风风险险
Agent 在高并发场景（如电商大促、办公早高峰）， 可能面临性能瓶颈，出现响应延迟、
11 Agent / 服务中断等问题。例如，抖音双 期间，智能客服 的咨询量峰值达百万级 小
CPU 9:00-10:00时，可能导致服务器 使用率过高、数据库查询超时；飞书早高峰（ ），
Agent 自动化会议 的会议安排请求激增，可能导致日程查询延迟。
应应对对策策略略：
性性能能压压测测与与容容量量规规划划 Agent BytePressure：在 上线前，采用内部压测工具（ ）模拟
CPU高并发场景，测试不同并发量下的响应时间、资源消耗（ 、内存、带宽），确定系统
Agent 200 / 最大承载能力。例如，抖音电商智能客服 在上线前，模拟 万 小时的咨询
500 3 量，测试出服务器需扩容至 台才能满足性能要求，并提前 天完成扩容。
缓缓存存与与分分布布式式部部署署：采用多级缓存架构减少重复计算，将高频访问数据（如常见问
Redis 90% 题答案、用户历史交互记录）缓存在 集群中，缓存命中率目标设定为 以上；
1.
2.
3.
Agent “ ” “减少用户学习成本。例如，飞书智能文档协作 将 生成图表 功能简化为 一键
”点击 ，用户无需设置参数即可生成可视化图表。
效效果果可可视视化化与与激激励励 Agent ：通过数据报表向用户展示 带来的价值，如飞书智能办公
Agent “ 80%”“ 45%”向员工展示 使用后会议安排时间缩短 任务延期率降低 ；抖音电商
Agent “ 60%”“ 25%”智能运营 向商家展示 使用后客服成本降低 销售额增长 。同时，设
Agent “ ”置激励机制，如飞书员工使用 完成任务可获得 办公效率积分 ，兑换福利；电
Agent 商商家使用 可获得抖音流量扶持。
1100..22 业业务务风风险险与与应应对对
1100..22..11 用用户户接接受受度度低低风风险险
“ ”“ Agent ” Agent Agent 部分用户可能因 习惯传统操作 不信任 能力 而拒绝使用 ，导致
使用率低，无法发挥预期价值。例如，老年员工可能更习惯人工安排会议，不愿使用自
Agent Agent 动化会议 ；电商商家可能担心智能库存管理 的补货建议不准确，仍采用
人工补货方式。
应应对对策策略略：
分分阶阶段段推推广广与与引引导导 “ - - ” ：采用 试点 推广 全面覆盖 的分阶段策略，先在部分团队
Agent Agent 或商家中试点 ，收集反馈并优化后再逐步推广。例如，飞书自动化会议 先
在字节跳动产品团队试点，优化会议时间推荐算法后，再推广至全公司；抖音电商智能
Agent 1000 “ Agent 运营 先在 家核心商家中试点，通过 使用 的商家销售额增长
20%” 的案例，吸引更多商家使用。
用用户户培培训训与与操操作作简简化化 “：为不同用户群体提供针对性的培训，如为老年员工提供 一
” “ + ” Agent 对一上门培训 ，为电商商家提供 直播教学 操作手册 ；同时，简化 操作流程，
1.
2.
3.
提取关键词、格式要求。
小小范范围围试试点点与与流流程程优优化化 Agent 1-2 ：在 上线前，选择 个典型团队开展小范围试点，
Agent Agent 跟踪 与业务流程的适配情况，及时调整 功能或优化业务流程。例如，某
Agent “ ” Agent 研发团队在试点智能任务管理 时，发现 任务验收流程 与 功能冲突，
“ ” “ ” Agent 团队通过简化验收节点（从 三级验收 改为 两级验收 ），实现 与流程的适配。
1100..33 合合规规风风险险与与应应对对
1100..22..22 业业务务流流程程适适配配风风险险
Agent Agent 的功能设计可能与现有业务流程不匹配，导致 无法融入业务场景，甚至
Agent “打乱原有工作节奏。例如，智能任务管理 的任务分配逻辑与某团队的 项目经理
” Agent 审核制 冲突，导致任务无法正常流转；智能文档协作 的信息提取规则与某业务
PRD 线的 格式不一致，导致关键信息提取错误。
应应对对策策略略：
业业务务流流程程深深度度调调研研 Agent “：在 设计阶段，业务团队与技术团队共同开展 业务流程
”访谈 ，覆盖业务线的一线员工、管理者，绘制详细的业务流程图，明确关键节点、角色
Agent 10 权限、数据流向。例如，飞书智能任务管理 在设计前，访谈了 个不同业务线
“ - - - - ” 的项目团队，梳理出 任务创建 审核 分配 执行 验收 的标准化流程，确保
Agent 功能与流程匹配。
自自定定义义配配置置功功能能 Agent ：为 设计灵活的自定义配置接口，允许业务团队根据自身流
Agent “ ”程调整功能参数。例如，智能任务管理 支持自定义 任务审核节点 ，某团队可
“ ” “ ”设置 项目经理审核后才能分配任务 ，另一团队可设置 无需审核直接分配 ；智能文档
Agent “ ” PRD 协作 支持自定义 信息提取规则 ，各业务线可根据 格式调整关键信息的
1.
2.
3.
TLS 数据进行脱敏处理（如展示、传输时脱敏）；传输阶段采用 加密；销毁阶段采
“ + ” 用 多次覆写 物理销毁 方式，确保数据无法恢复。
合合规规审审计计与与应应急急响响应应：定期开展数据合规审计，由内部合规团队或第三方机构检查
数据保护措施的落实情况，排查安全漏洞；同时，制定数据泄露应急预案，明确泄露后
的应急处置流程（如暂停服务、数据隔离、用户通知、上报监管机构），并定期组织演练，
Agent 1 确保发生泄露时能快速响应。例如，某 出现数据泄露预警后，团队在 小时内
24 暂停相关服务，隔离泄露数据， 小时内通知受影响用户，并按要求上报监管机构。
1100..33..11 数数据据隐隐私私泄泄露露风风险险
Agent 在运行过程中会收集大量用户数据（如个人信息、业务数据），若数据保护措施不
到位，可能导致数据泄露，违反《个人信息保护法》等法律法规。例如，智能客服
Agent Agent 存储的用户手机号、地址等敏感信息被未授权人员访问；智能文档协作 的
协作文档包含员工个人信息，被外部人员获取。
应应对对策策略略：
数数据据分分级级与与权权限限管管控控 “ - - ：根据数据敏感程度将数据分为 公开数据 内部数据 敏
- ”感数据 核心数据 ，对不同级别数据采取不同的保护措施。敏感数据（如手机号、身份
AES-256 Agent “ + 证号）采用 加密存储，核心数据（如 核心算法）采用 加密存储 访
” RBAC 问白名单 管理；同时，基于 模型设置严格的权限，确保用户只能访问其工作必
需的数据。例如，智能客服团队的普通员工只能访问脱敏后的用户咨询记录（手机号中
“*”间四位替换为 ），无法访问完整手机号。
数数据据全全生生命命周周期期安安全全管管理理 “ - - - - ” ：建立数据 采集 存储 使用 传输 销毁 全生命
“ ” 周期的安全管控机制。采集阶段遵循 最小必要 原则，不采集无关数据；存储阶段采用
ByteStore字节跳动安全存储服务（ ），定期进行数据备份与安全审计；使用阶段对敏感
1.
2.
3.
”材知识点，确保准确性 。
用用户户反反馈馈与与内内容容优优化化 Agent “ ” ：在 中设置 内容举报 功能，允许用户举报违规内容；
运营团队定期整理举报案例，分析违规原因（如模型漏洞、提示词不完善），并针对性优
Agent “ ” 化。例如，教育智能答疑 收到 解题步骤错误 的举报后，团队将相关案例加入
25%模型微调数据集，优化后错误率降低 。
1111.. 结结语语
1100..33..22 生生成成内内容容合合规规风风险险
Agent 基于大模型生成的内容（如客服回复、营销文案、学习辅导内容）可能包含违规
信息（如虚假宣传、低俗内容、错误知识），违反《生成式人工智能服务管理暂行办法》
Agent “ ” “ ”等规定。例如，电商智能营销 生成的商品宣传文案包含 绝对化用语（如 最好
“ ” Agent 第一 ）；教育智能答疑 生成的解题步骤包含错误知识点。
应应对对策策略略：
内内容容审审核核机机制制 “ + + ” ：建立 预审核 实时审核 事后追溯 的三级内容审核体系。预
Agent 审核阶段，在 上线前，采用合规数据集（如违规词库、虚假宣传案例库）测试生
Agent AI 成内容，确保基础合规；实时审核阶段，在 生成内容后，通过 审核工具
ByteContentCheck（ ）检测违规信息（如关键词匹配、语义分析），审核通过后再展示给
6 用户；事后追溯阶段，留存生成内容的日志（包含生成时间、用户、内容），保留至少 个
月，供监管检查。
合合规规提提示示工工程程：在大模型的提示词中加入合规要求，引导模型生成合规内容。例如，
Agent “ ‘ ’‘ ’电商智能营销 的提示词中明确 禁止使用 最好 第一 等绝对化用语，禁止虚假
” Agent “宣传商品功效 ；教育智能答疑 的提示词中明确 生成解题步骤时需引用权威教
1.
2.
3.
1.
2.
3.
场场景景优优先先，，小小步步快快跑跑 Agent ：各业务线在开展 项目时，优先选择高频、高痛的场景
（如客服咨询、会议安排），启动小型试点项目，快速验证效果后再逐步推广，避免盲目
投入。
技技术术协协同同，，资资源源共共享享 Agent ：加强跨业务线的 技术交流，共享成熟的技术方案（如
飞书的协同层架构、抖音电商的多模型机制），避免重复造轮子；同时，充分利用公司内
Coze ByteStore部的大模型、数据、工具资源（如 平台、 ），降低开发成本。
1111..11 手手册册核核心心价价值值回回顾顾
关关注注用用户户，，持持续续迭迭代代 Agent ：将用户反馈作为 优化的核心依据，建立常态化的用户
Agent 本手册从字节跳动业务视角出发，系统梳理了 的技术基础、开发流程、应用场景、
“运营优化、安全合规、典型案例、团队协作、风险应对等核心内容，形成了一套 从理
” 论到实践、从技术到业务、从建设到运营 的完整指导体系。手册的核心价值在于：
技技术术硬硬核核性性 Doubao Agent ：深入解析字节跳动自主大模型（ 系列）、 技术架构、
fallback 工具集成方法，提供可复用的技术方案（如多模型 机制、混合决策模式），帮
Agent 助技术团队快速掌握 开发关键技术。
业业务务实实操操性性 Agent ：结合飞书、抖音电商、教育等业务线的实际案例，详细拆解 在
“ - 各场景的核心功能实现（如智能文档协作、自动化会议、智能客服），提供 需求分析 技
- ” 术实现 效果评估 的全流程实操指导，确保业务团队能落地应用。
合合规规安安全全性性：围绕数据安全、内容合规、法律法规遵循，提供具体的风险应对策略
Agent （如数据分级管控、内容审核机制），帮助团队在 建设中规避合规风险，确保业
务合法合规运转。
1111..22 对对字字节节跳跳动动业业务务线线的的建建议议
4.
●
1122..11 需需求求分分析析工工具具集集
1122..11..11 业业务务痛痛点点调调研研模模板板
Agent 为帮助各业务线快速梳理 应用场景的核心痛点，设计标准化调研模板，包含以下
核心模块：
业业务务场场景景信信息息 “ ” “：场景名称（如 电商大促客服咨询 ）、涉及角色（如 商家客服、
Agent “ + 调研机制（如访谈、问卷、反馈收集），及时发现 的问题与不足，通过 小迭代
” “10 + ” “平台运营、消费者 ）、日均业务量（如 万 咨询量 ）、现有流程耗时（如 人工响
” 快更新 的方式持续优化，提升用户体验与业务价值。
合合规规先先行行，，风风险险可可控控 Agent ：在 项目启动阶段即引入合规团队，将数据安全、内容
Agent 合规要求融入技术设计与业务流程，建立风险预警与应急响应机制，确保 在合规
框架内安全运行。
1111..33 未未来来展展望望
Agent 随着大模型技术的不断突破和字节跳动业务的持续拓展， 将在更多领域发挥重要
Agent 作用：在技术层面，多模态融合、自主进化、跨场景协同将成为核心发展方向， 将
“ ” “ ”从 单一功能工具 进化为 具备复杂推理、自主学习能力的智能伙伴 ；在业务层面，
Agent 将向医疗、金融、工业制造等垂直行业深度渗透，为行业客户提供专业化解决方
案，同时支撑字节跳动全球化业务的本地化适配；在生态层面，通过完善开发者生态与
Agent 合作伙伴生态， 将成为字节跳动技术对外输出的重要载体，推动行业智能化升级。
Agent 希望各业务线团队能以本手册为指导，结合自身业务实际，积极探索 的创新应用，
Agent 为字节跳动的智能化发展贡献力量，共同打造全球领先的 技术与业务生态。
1122.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 项项目目落落地地工工具具包包
●
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●
面面向向消消费费者者（（服服务务场场景景）） “： 与平台客服交互时，最不满意的体验是什么（如响应慢、
”回答不准确）？希望获得怎样的智能服务？
1122..22 开开发发落落地地工工具具集集
1122..22..11 AAggeenntt 架架构构设设计计模模板板
“ - - ” 提供标准化架构设计模板，包含 模块划分 接口定义 数据流向 三部分：
模模块块划划分分 / “ + ：参考飞书 抖音案例，默认包含 感知层（数据采集）、推理层（模型 规
15 ”应平均 分钟 ）；
”则）、执行层（工具调用）、协同层（信息同步） ，各业务线可根据场景增删模块（如教
痛痛点点描描述述 “ - - ” “ 6 ：按 频率 影响范围 损失程度 分级，例： 大促期间（频率：每年
30% 30 15%次），客服咨询量激增导致 用户等待超 分钟（影响范围），直接流失率达
”（损失程度） ；
需需求求优优先先级级评评估估 RICE Reach Impact ：采用 模型（ 覆盖人数、 影响程度、
Confidence Effort = Reach×Impact×Confidence置信度、 实现成本）打分，优先级 （ ）
/Effort ≥8 ，得分 分列为高优先级需求。
1122..11..22 用用户户需需求求访访谈谈提提纲纲
针对不同角色（如员工、商家、消费者）设计差异化访谈提纲，核心问题示例：
面面向向员员工工（（办办公公场场景景）） “ / ：当前完成会议安排 文档协作需哪些步骤？最耗时的环节
”是什么？若有智能工具，你最希望它解决哪类问题？
面面向向商商家家（（电电商商场场景景）） “ / / ： 日常运营中，商品优化 库存管理 客服响应哪项投入精
”力最多？曾因哪些问题导致损失（如超卖、客户投诉）？
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≥90%判断标准：推荐结果与历史用户数据匹配度 。
性性能能测测试试用用例例（（大大促促场场景景））：
10 / 测试目标：验证并发 万次 小时咨询时的响应时间；
10 前置条件：模拟 万用户同时发送客服咨询；
BytePressure 操作步骤：通过 工具发起压测；
≤1 ≤%预期结果：平均响应时间 秒，错误率 ；
3 判断标准：连续 次压测均满足预期。
“ ”育场景新增 知识校验层 ）；
接接口口定定义义 API Agent ：明确模块间 接口格式，例：智能任务管理 与飞书项目的接
“ ID String Int Timestamp ID口需包含 任务 （ ）、优先级（ ）、截止时间（ ）、责任人
String ” JSON （ ） 等字段，支持 格式传输；
数数据据流流向向图图 Mermaid ：用 语法绘制标准流程图，例：
1122..22..22 测测试试用用例例库库模模板板
“ - - ” “按 功能 性能 合规 三类场景构建测试用例库，每个用例需包含 测试目标、前置
”条件、操作步骤、预期结果、判断标准 ：
AAggeenntt功功能能测测试试用用例例（（智智能能客客服服 ））：
“ ” 测试目标：验证 商品尺码推荐 功能准确性；
“160cm/50kg ”前置条件：用户输入 ，想买连衣裙 ；
Agent 操作步骤：调用 尺码推荐接口；
“M 80% ”预期结果：推荐 码，附 同体型用户选择数据 ；
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/ ”议安排 客服咨询 ）；
1-5 “ / / 核心反馈：星级评分（ 星）、问题类型（单选，如 功能无效 响应慢 内容错
” 500 误 ）、详细描述（文本框，限制 字内）；
“优化建议：开放文本框，支持用户提出具体需求（如 希望会议纪要能自动生成待
”办清单 ）。
1133.. AAggeenntt FFAAQQ字字节节跳跳动动 常常见见问问题题解解答答（（ ））
1122..33 运运营营监监控控工工具具集集
1122..33..11 运运营营数数据据看看板板模模板板
DataV 基于 搭建标准化看板，包含核心指标及可视化方式：
业业务务价价值值指指标标：效率提升率（折线图）、成本降低金额（柱状图）、用户满意度（仪表
盘）；
技技术术性性能能指指标标：响应时间（折线图）、错误率（饼图）、缓存命中率（仪表盘）；
用用户户行行为为指指标标 Agent TOP3： 使用率（折线图）、功能点击 （条形图）、用户反馈关
键词云（词云图）。
“ / / ” / 看板需支持按 日 周 月 切换时间维度，自动计算同比 环比数据。
1122..33..22 用用户户反反馈馈收收集集模模板板
Agent “ + ” 在 界面嵌入反馈入口，提供 星级评分 文本输入 双渠道，反馈模板需包含：
ID “基础信息：反馈时间（自动填充）、用户 （脱敏显示）、使用场景（下拉选择，如 会
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“ + ” 采用 主动推送 被动拉取 双机制：
ERP WebHook 主动推送：外部系统（如商家 、飞书项目）通过 将数据变更实时
Agent ERP WebHook “ 推送至 的协同层，例：当商家 库存减少时，触发 推送 商品
ID + ” Agent最新库存 至动态库存管理 ；
Agent 5 API 被动拉取： 通过定时任务（如每 分钟）调用外部系统 拉取数据，适
API “Last-Modified” 用于数据更新频率低的场景（如商品基础信息），需在 请求中加入
参数，仅拉取增量数据，减少带宽消耗。
1133..11 技技术术类类问问题题
TLS Agent MD5 同步过程中需使用 加密，同时在 端设置数据校验机制（如 哈希
1133..11..11 如如何何选选择择适适合合业业务务的的大大模模型型？？
“ - - ” 需结合 业务场景复杂度 响应速度要求 成本预算 三要素决策：
简单场景（如常见问题解答、数据统计）：优先使用规则引擎或轻量级模型（如
Doubao-Lite ≤ ），成本低、响应快（ 秒）；
中等复杂度场景（如商品优化、文档协作）：选择 ，支持多模态
理解，平衡准确性与速度；
-thinking高复杂度场景（如复杂推理、个性化辅导）：使用 ，具备
深度推理能力，适合需要逻辑分析的场景（如教育解题、金融风险评估）。
“ ” + 例：抖音电商的 库存预测 需分析历史销售 实时数据，选择 即
“ ” 可 满 足 需 求 ； 而 教 育 场 景 的 数 学 压 轴 题 讲 解 需 复 杂 推 理 ， 需 使 用
-thinking。
1133..11..22 AAggeenntt 如如何何实实现现与与外外部部系系统统的的实实时时数数据据同同步步？？
●
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●
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“ - ” 需按 冲突影响范围 调整成本 评估：
Agent 若冲突仅影响单个团队（如某部门的任务审核流程），且调整 功能成本低（如
“ ” Agent增加 自定义审核节点 配置），优先调整 ；
Agent 若冲突影响全业务线（如电商平台的售后流程），且 调整需重构核心模块（成
本高、周期长），则联合业务团队优化现有流程，需确保流程优化后不影响其他业务功能。
“ ” Agent Agent 例：飞书某研发团队的 三级验收流程 与智能任务管理 冲突，因调整
1 Agent “ ” 仅需新增 个配置项（成本低），最终选择调整 ；而抖音电商的 售后退款流程
比对），确保数据完整性。
Agent “ ” 涉及全平台商家，调整 需重构客服响应逻辑，最终选择优化流程，将 退款审核
3 2 环节从 步简化为 步。
1133..22 业业务务类类问问题题
1133..22..11 AAggeenntt 中中小小业业务务线线资资源源有有限限，，如如何何低低成成本本启启动动 项项目目？？
“ - - ” 可采用 轻量化试点 资源复用 逐步扩展 策略：
1 “ ” Coze 轻量化试点：选择 个高频痛点场景（如 会议安排 ），基于 平台调用现成
2-3 插件（如飞书日历插件、语音转文字插件），无需从零开发， 周即可上线；
API资源复用：优先使用公司共享资源，如调用公共大模型 （无需自建模型）、复用
/ 飞书 抖音的现有数据中台（无需单独采集数据）；
“ ” “逐步扩展：试点成功后，基于现有架构新增功能模块（如从 会议安排 扩展至 会
”议纪要生成 ），避免一次性投入过大。
2 Coze “ + ”例：某教育中小团队仅用 周，基于 平台集成 题库插件 答疑插件 ，上线简
Agent易版智能答疑 ，后续再逐步优化功能。
1133..22..22 AAggeenntt AAggeenntt 与与现现有有业业务务流流程程冲冲突突时时，，该该优优先先调调整整 还还是是流流程程？？
●
●
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●
●
●
“ ” 启动 三级应急响应 机制：
AI ByteContentCheck一级响应（单条违规）： 审核工具（ ）自动拦截违规内容，替
“ ” 换为 该内容需进一步审核 提示，同时将违规案例推送至运营团队；
1 10 Agent 二级响应（批量违规）：若 小时内违规内容超 条，自动暂停 的生成功
2 能，切换至人工审核模式，运营团队需在 小时内分析违规原因（如提示词漏洞）并修
复；
“ ” Agent 三级响应（重大违规）：若违规内容涉及 虚假宣传、违法信息 ，立即暂停 服
24 3 务，合规团队介入调查， 小时内出具整改方案，整改完成后需通过 轮合规测试方
1133..33 合合规规类类问问题题
可恢复服务。
1133..33..11 ““ ”” ““ ””采采集集用用户户数数据据时时，，如如何何平平衡衡 数数据据需需求求 与与 隐隐私私保保护护 ？？
“ + ” 需严格遵循 最小必要 分层授权 原则：
Agent Agent “最小必要：仅采集 运行必需的数据，例：智能客服 仅需采集 用户
+ ID”咨询内容 订单 ，无需采集用户的浏览历史（非必需）；
“ + ”分层授权：将数据采集分为 基础授权 敏感授权 ，基础授权（如咨询内容）在用
“ + 户首次使用时获取，敏感授权（如手机号）需单独弹窗提示，明确告知 采集目的 使
+ ”用范围 保存期限 ，用户同意后方可采集；
55667788”” ，，身身份份证证号号 “138数据脱敏：采集后立即对敏感数据脱敏，例：手机号存储为
““ 111100110011存存储储为为 1234”，仅在必要场景（如售后联系）通过权限申请临时获取完整数据。
1133..33..22 AAggeenntt 生生成成内内容容包包含含违违规规信信息息时时，，如如何何快快速速处处置置？？
1.
2.
3.
●
● 核核心心功功能能：
Agent “ + + ” 数据同步：飞书的营销计划 将 直播主题 时间 目标销量 同步至
Agent Agent 抖音电商的个性化营销 ，个性化营销 基于该信息筛选高意向用户；
效果反馈：抖音电商的直播数据（如实际销量、用户评论）实时同步至飞书的
Agent “ ” “智能任务管理 ，自动更新 营销任务进度 ，并生成数据报表（如 目标销量
85% ”完成率 ，未达标原因：用户对价格敏感 ）；
Agent 协同决策：当直播销量未达预期时，跨场景协同 聚合飞书的任务数据与
“ ”抖音的用户反馈，生成优化建议（如 建议在飞书调整营销方案，增加限时折扣 ）。
1144.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动跨跨业业务务线线 协协作作案案例例
1144..11 ×× AAggeenntt飞飞书书 抖抖音音电电商商：：跨跨场场景景协协同同
1144..11..11 协协作作背背景景
抖音电商商家需在飞书进行内部协作（如制定营销方案），同时在抖音平台开展运营（如
直播带货），但两地数据割裂（如飞书的营销计划与抖音的直播数据无法同步），导致商
Agent “家运营效率低。为此，飞书与抖音电商团队联合开发跨场景协同 ，实现 办公协
- ” 作 电商运营 数据互通。
1144..11..22 协协作作机机制制与与功功能能实实现现
跨跨团团队队协协作作架架构构 “ ”：成立联合项目组，飞书团队负责 办公数据输出 （如营销计划、
“ ”任务进度），抖音电商团队负责 电商数据输入 （如直播销量、用户反馈），合规团队负
“ ”责 数据跨域安全审核 ；
1.
2.
●
●
Agent 飞书团队负责开发 的协同层（实现飞书文档与教育平台的数据互通），大模型团
“ ” 队负责优化 知识提取 能力（从飞书课件中提取知识点）；
核核心心功功能能：
PPT Agent 资料格式自动转换：教师在飞书上传 课件后，知识管理协同 自动
“ ”将其转换为教育平台支持的 交互式课件（含动画、练习题插入功能），无需人工操
作；
“ ID + ”学习数据同步：学生在教育平台的错题数据（如 错题 错误原因 ）实时
1144..11..33 协协作作效效果果
Agent Agent “ ”同步至飞书的教师备课 ， 自动生成 错题分析报表 ，标注高频错误知
Agent “ - ” 2 5 该 上线后，抖音电商商家的 办公 运营 数据同步时间从 小时缩短至
30% 18% 分钟，营销任务完成率提升 ，直播用户转化率提升 。同时，沉淀出跨业务线
Agent “ → → → → ”协作的标准流程：需求对齐 数据接口定义 安全审核 功能联调 联合运营 ，
为其他业务线提供参考。
1144..22 ×× AAggeenntt教教育育 飞飞书书：：知知识识管管理理协协同同
1144..22..11 协协作作背背景景
教育业务线的教师需在飞书存储教学资料（如课件、题库），同时在教育平台开展教学（如
布置作业、答疑），但飞书的资料无法直接用于教育平台的教学场景（如课件需转换格式
才能插入课程），且学生的学习数据（如错题）无法同步至飞书的教师备课系统，影响教
学效率。
1144..22..22 协协作作机机制制与与功功能能实实现现
跨跨团团队队分分工工 “ ”“ ”：教育团队负责提供教学场景需求（如 课件格式转换 错题同步 ），
3.
1.
2.
3.
1.
2.
3.
Agent 结合字节跳动多业务线实践， 项目成功落地需把握三大核心要素：
业业务务价价值值导导向向 “ ” ：始终以 解决实际痛点、创造可量化价值 为目标，避免追求技术炫
Agent “ ” Agent “技。例如，飞书 的核心价值是 缩短办公时间 ，抖音电商 是 提升商家
”销售额 ，所有功能设计需围绕核心价值展开；
资资源源高高效效复复用用：充分利用公司内部的大模型、数据中台、开发工具等共享资源，减
Coze API 少重复建设。中小业务线可优先基于 平台、公共 启动项目，降低开发成本；
全全链链路路协协同同：从需求分析到上线运营，需业务、技术、合规、运营团队全程参与，
尤其是合规团队需提前介入（如数据采集阶段），避免后期因合规问题返工。
识点；
Agent 各业务线在落地 时，可参考本手册的工具、案例与方法，结合自身场景灵活调整，
Agent 个性化备课建议： 结合飞书的教学资料与教育平台的学生数据，为教师
“ ”推荐备课重点（如 本周学生几何证明题错误率高，建议在课件中增加相关例题 ）。
1144..22..33 协协作作经经验验
跨业务线协作需注意三点：
“ ID”“ ”统一数据标准：提前定义数据字段（如 课件 错题类型 ），确保飞书与教育平
台的数据可互通；
明确权责边界：飞书团队负责协同层稳定性，教育团队负责业务需求准确性，避免
推诿；
2 建立快速沟通通道：成立专项沟通群，每日同步进度，遇到冲突时 小时内召开协
调会，确保项目推进效率。
1155.. AAggeenntt 补补充充结结语语：： 落落地地的的关关键键成成功功要要素素
●
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≥75%教育场景：学生作业批改时间缩短率（目标 ）、教师备课时间缩短率（目标
≥40%）。
成成本本降降低低指指标标：
≥30%人力成本：人工客服岗位减少数量（电商大促场景目标 ）、人工审核岗位减少
≥45%数量（内容场景目标 ）；
≥20%资源成本：服务器资源消耗降低率（高并发场景目标 ）、数据存储成本降低率
≥15%（长期运营场景目标 ）。
Agent 同时积极参与跨业务线交流（如 技术沙龙），共享经验、规避风险，共同推动字
体体验验优优化化指指标标：
Agent “ ” 节跳动 技术与业务的深度融合，实现 智能化驱动业务增长 的最终目标。
1166.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 项项目目验验收收标标准准
1166..11 验验收收维维度度与与核核心心指指标标
1166..11..11 业业务务价价值值验验收收
“ ” 围绕 效率提升、成本降低、体验优化 三大核心目标，制定量化验收指标，各业务线需
结合场景明确基准值与目标值：
效效率率提提升升指指标标：
≥70%办公场景：会议安排时间缩短率（目标 ）、文档协作完成时间缩短率（目标
≥50%）；
≥80%电商场景：客服咨询响应时间缩短率（目标 ）、库存补货决策时间缩短率（目
≥60%标 ）；
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≤5 非实时场景（如报表生成）：任务完成时间（目标 分钟），大数据量场景（如千万
≤30 级数据统计）目标 分钟。
兼兼容容性性：
iOS/Android Windows/macOS设备兼容：支持手机（ ）、电脑（ ）、平板等终端，
≥98%兼容率（目标 ）；
/ / 100%系统兼容：与飞书 抖音 教育平台等内部系统的接口兼容率（目标 ），与
ERP ≥95%外部工具（如 、物流系统）兼容率（目标 ）。
/ / Agent ≥ 商家 消费者对 的满意度评分（目标 ）；
/ ≥10% Agent 复购 复用率：电商用户复购率提升（目标 ）、办公员工 复用率（目
≥90%标 ）。
1166..11..22 技技术术性性能能验验收收
“ ” 从 稳定性、响应速度、兼容性 三个维度设置硬性标准，未达标项目需整改后重新验收：
稳稳定定性性：
Agent ≥% ≤1 服务可用性： 全年服务可用率（目标 ），单次故障恢复时间（目标
小时）；
≤% ≤%错误率：功能错误率（目标 ）、数据同步错误率（目标 ）、模型生成错
≤%误率（目标 ）。
响响应应速速度度：
≤1 99 实时交互场景（如客服咨询）：平均响应时间（目标 秒）， 分位响应时间（目标
≤3 秒）；
1.
●
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1166..22 验验收收流流程程与与结结果果判判定定
1166..22..11 验验收收流流程程
“ - - ” 采用 自评 初审 终审 三级验收流程，明确各环节责任方与时间节点：
项项目目组组自自评评 7 （验收前 天）：
+ + 责任方：业务 技术 运营团队；
1166..11..33 合合规规安安全全验验收收
Agent 输出物：《 项目自评报告》（含业务价值、技术性能、合规安全达标情况，
严格对照国内外法律法规及内部制度，逐项验证合规要求落实情况，核心验收项包括：
数数据据合合规规：
“ ” 数据采集：是否遵循 最小必要 原则，敏感数据是否获得单独授权（验收方式：抽
100 查 条数据采集记录）；
AES-256/RSA-2048 数据存储：敏感数据是否加密存储（ 标准），数据备份是否符
+ 合异地容灾要求（验收方式：检查存储日志 备份测试）；
数据使用：是否存在超范围使用数据情况，敏感数据展示是否脱敏（验收方式：模
+ 拟用户操作 数据流向审计）。
内内容容合合规规：
生成内容：是否包含违规信息（如虚假宣传、低俗内容），合规审核通过率（目标
≥% 1000 ）（验收方式：随机抽查 条生成内容）；
≥6 “日志追溯：生成内容日志是否留存 个月，包含 生成时间、用户、内容、审核结
” 果 等信息（验收方式：检查日志系统）。
2.
3.
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通通过过验验收收：项目正式上线运营，运营团队接手日常监控，技术团队进入维护阶段（提
1 供 个月免费运维支持）；
有有条条件件通通过过 7 15 ：项目组需在 天内完成整改，运营团队跟踪整改效果， 天内提交
《整改验收报告》，无需重新召开终验会；
暂暂停停验验收收：项目组需重新梳理问题，制定整改计划（明确责任人与时间节点），整改
完成后重新发起初审，初审通过方可再次申请终验。
1177.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 长长期期迭迭代代规规划划方方法法
附数据支撑）；
“ / ”要求：逐项对照验收指标，标注 达标 待整改 ，待整改项需说明原因及整改方案。
跨跨部部门门初初审审 3 （验收前 天）：
责任方：公司技术委员会（含大模型、工程专家）、合规部、运营部；
→ →流程：审核自评报告 现场验证（如压测、功能演示、合规检查） 出具《初审意
见》；
≤3 3 结果：通过（无待整改项）、有条件通过（ 项待整改项）、不通过（＞ 项待整改
项或重大合规问题）。
终终验验评评审审（验收当天）：
责任方：业务线负责人、技术负责人、公司合规负责人；
→ → 2/3 流程：项目组汇报 初审意见复核 投票表决（需 以上同意）；
Agent “ ” “ ”输出物：《 项目终验报告》，明确 通过验收 或 暂停验收（整改后重审） 。
1166..22..22 结结果果判判定定与与后后续续处处理理
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“ ”优化需求：提升体验或效率的非必需需求（如 优化会议纪要生成格式 ）；
“Agent VR ”创新需求：探索新场景或新能力的需求（如 支持 场景交互 ）。
1177..11..22 优优先先级级排排序序模模型型
“ - - ” 10 采用 业务价值 实现成本 紧急程度 三维评估模型，满分 分，得分越高优先级
越高：
44 业业务务价价值值（（ 分分））：
3-4 ≥20% ≥30%高（ 分）：能显著提升核心指标（如销售额提升 、成本降低 ）；
1177..11 迭迭代代需需求求优优先先级级排排序序
1-2 5%-20%中（ 分）：对指标有一定提升（如销售额提升 ）；
1177..11..11 需需求求来来源源与与分分类类
“ ” 建立 全渠道需求收集 机制，确保迭代需求覆盖业务、用户、技术多维度：
需需求求来来源源：
“ ” “业务团队：基于业务目标（如 提升电商复购率 ）提出的功能需求（如 个性化优
”惠券推送 ）；
/ / “ 用户反馈：通过反馈模板、访谈、问卷收集的员工 商家 消费者需求（如 希望
Agent ”支持多语言交互 ）；
“ ”技术团队：基于性能优化、安全加固提出的需求（如 模型压缩以降低资源消耗 ）；
“ ”合规团队：基于法律法规更新提出的整改需求（如 新增数据跨境传输合规校验 ）。
需需求求分分类类：
“ Agent ”核心需求：影响业务正常运转的必需需求（如 修复客服 响应超时漏洞 ）；
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双双周周小小迭迭代代：
UI 适用需求：核心需求（紧急故障修复）、低成本优化需求（如调整 交互、优化提
示文案）；
2 1 + 1 周期： 周（ 周开发 周测试验收）；
“ ”输出：小版本更新（如 、 ），聚焦 快速解决问题、持续优化体验 。
季季度度大大迭迭代代：
适用需求：高成本优化需求（如模型升级、架构调整）、创新需求（如新增跨场景功
0 5%低（ 分）：指标提升不明显（＜ ）或无直接影响。
能）；
33 实实现现成成本本（（ 分分））：
2-3 ≤2 低（ 分）：复用现有资源，开发周期 周（如配置插件、调整参数）；
1 2-4 中（ 分）：需少量定制开发，周期 周（如新增简单模块）；
0 4 高（ 分）：需重构核心架构，周期＞ 周（如更换模型、重构数据链路）。
33 紧紧急急程程度度（（ 分分））：
2-3 高（ 分）：合规要求（如法律新规生效前）、重大故障修复（如服务不可用）；
1 中（ 分）：业务高峰期前（如电商大促前）、用户反馈集中的问题；
0 低（ 分）：无时间限制的优化或创新需求。
1177..22 迭迭代代周周期期与与规规划划模模板板
1177..22..11 迭迭代代周周期期设设定定
“ + ” 根据需求类型与业务节奏，采用 双周小迭代 季度大迭代 的混合模式：
●
●
12 6 + 4 2 周期： 周（ 周需求分析 开发、 周测试、 周验收上线）；
“ ”输出：大版本更新（如 、 ），聚焦 能力升级、场景拓展 。
1177..22..22 迭迭代代规规划划模模板板
Agent “ ” 制定标准化《 迭代规划表》，包含 需求信息、时间节点、责任方、验收标准 四
大模块，示例如下：
RE
Q-2
025
01
需
求
ID
客
服
Age
nt
需
求
名
称
优
化
需
求
需
求
类
型
7
分
优
先
级
得
分
3
周
开
发
周
期
结
束）
202
5. 0
1. 0
5-2
关
键
节
点
（开
始
/
技
术
+
运
责
任
团
队
支
持
10
种
验
收
标
准
02
RE
Q-2
025
存
同
步
错
误
漏
多
语
言
支
持
修
复
库
求
核
心
需
10
分
1
周
0-2
025.
01.
17
025.
01.
25
202
5. 0
1. 1
电
商
业
务
营
技
术
+
步
错
误
率
≤0.
05%
语
言，
翻
译
准
确
率
≥95%
数
据
同
03
RE
Q-2
025
交
互
功
能
洞
Age
nt
VR
求
创
新
需
5
分
8
周
1-2
025.
03.
28
202
5. 0
2. 0
教
育
业
务
技
术
+
场
景
下
知
识
点
，
连
续
3
天
无
故
障
支
持
VR
●
●
1177..33..11 迭迭代代效效果果评评估估指指标标
“ ” 从 目标达成率、用户反馈、技术指标 三个维度评估迭代效果：
目目标标达达成成率率 “ 5%”：迭代前设定的业务目标（如 客服满意度提升 ）实际完成比例（目
≥90%标 ）；
用用户户反反馈馈 / ≥ 优化功能的满意度（目标 ），负面反馈占比
≤5%（目标 ）；
1177..33 迭迭代代效效果果评评估估与与复复盘盘
讲
解，
用
户
体
验
评
分
≥4.
3
1.
2.
3.
4.
●
●
1188..11 语语言言与与文文化化适适配配
1188..11..11 多多语语言言支支持持方方案案
“ + ” 针对不同国家和地区的语言需求，采用 核心语言优先 小语种逐步覆盖 策略，确保
Agent 交互自然流畅：
技技术术指指标标 Agent ：迭代后 的响应速度、错误率、资源消耗等是否优于迭代前（如响
1100 核核心心语语言言（（ 种种））：英语、日语、韩语、西班牙语、法语、德语、俄语、阿拉伯语、
≥10%应速度提升 ）。
1177..33..22 复复盘盘流流程程与与输输出出
1 “4F ” Facts Feelings 迭代结束后 周内召开复盘会，采用 复盘法 （ 事实、 感受、
Findings Future 发现、 计划），输出可落地的改进方案：
FFaaccttss（（事事实实）） “ 2 ：客观陈述迭代过程（如 需求开发延期 天，因模型调优耗时超预
” “ 3% 5% ”期 ）、结果数据（如 客服满意度提升 ，未达 目标 ）；
FFeeeelliinnggss（（感感受受）） “：团队成员分享迭代中的问题与难点（如 跨团队沟通延迟导致需
”求理解偏差 ）；
FFiinnddiinnggss（（发发现现）） “：提炼关键问题与根因（如 模型调优缺乏提前评估，跨团队沟通
”无固定机制 ）；
FFuuttuurree（（计计划划）） “：制定改进措施（如 模型调优前增加技术评估环节，建立跨团队周
”会沟通机制 ），明确责任人与完成时间。
1188.. AAggeenntt 字字节节跳跳动动 全全球球化化适适配配实实操操指指南南
●
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●
●
●
●
●
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●
Agent “欧美地区：注重简洁直接， 响应需避免冗余表述，多使用 您的需求已收到，
1 ” 将在 分钟内处理 等高效话术；
“ ” 东亚地区（日韩）：注重礼貌谦逊，需使用敬语（如日语 でございます 结尾），避
免过于随意的表达；
中东地区：需符合当地宗教文化（如避免提及猪肉、酒精相关内容），交互时间需避
开宗教节日（如斋月）。
视视觉觉与与符符号号：
“ ” Agent 颜色适配：西方文化中 红色 代表警告，东方文化中代表喜庆， 界面颜色
“ + ” 葡萄牙语、印尼语，优先实现 理解 生成 全功能支持；
需按地区调整（如欧美用蓝色表示安全，东亚可用红色）；
3300++小小语语种种（（ ）） “ + ” ：通过 机器翻译 人工校对 模式，先支持文本交互，再逐步优化
语音交互（如泰语、越南语、土耳其语）。
技技术术实实现现：
“ ”基于 的多语言能力，新增 语言检测模块 ，自动识别用户输入
≥99%语言（准确率目标 ）；
“ ” 建立多语言语料库，每个语种包含 日常交互、业务术语、文化禁忌 三类数据（如
/ 英语需区分英式 美式表达，阿拉伯语需适配从右到左的文本展示）；
ASR/TTS 语音交互场景集成字节跳动自研的多语言 引擎，确保语音识别准确率
≥95% ≥ ）、语音合成自然度（目标 ）。
1188..11..22 文文化化适适配配要要点点
避免因文化差异导致用户误解或不满，需重点关注以下维度：
交交互互风风格格：
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●
●
●
●
●
●
●
●
●
Agent 需在隐私政策中明确告知数据用途；
“ ” 数据安全：需采取 合理安全措施 保护数据，如加密存储、访问控制，定期开展安
全评估。
PPDDPP LLaaww东东南南亚亚（（印印尼尼 ））：
Agent 数据本地化：个人数据需存储在印尼境内服务器， 需在当地部署数据节点；
Kominfo政府备案：需向印尼通信与信息部（ ）备案数据处理活动，接受监管检查。
1188..22..22 合合规规适适配配落落地地步步骤骤
符号适配：避免使用宗教敏感符号（如十字架、星月标志），手势符号需符合当地习
“OK” 惯（如 手势在部分国家代表侮辱）。
1188..22 法法律律法法规规与与合合规规适适配配
1188..22..11 // 主主要要国国家家 地地区区合合规规要要求求
Agent 针对全球化业务重点区域，梳理核心合规要求，确保 运营合法：
GGDDPPRR欧欧盟盟（（ ））：
“ ” Agent 数据权利：用户拥有 数据访问、更正、删除、携带 四项核心权利， 需提供
“ ” 便捷的操作入口（如 我的数据管理 页面）；
“ SCC ” 数据跨境：若数据需传输至欧盟境外（如中国），需通过 标准合同条款（ ） 或
“ ” 充分性认定 机制，确保数据安全。
CCCCPPAA//CCPPRRAA美美国国（（ ））：
“ ”消费者权利：用户可要求企业 披露数据收集范围、删除个人数据、拒绝数据出售 ，
1.
2.
3.
●
●
●
●
●
●
●
●
●
Agent 确保全球用户都能获得流畅的 使用体验，需优化基础设施布局：
服服务务器器部部署署：
“ + ” 采用 区域中心 边缘节点 架构，在北美、欧洲、亚太（新加坡）、中东（迪拜）
设立区域中心，覆盖周边市场；
Agent “ ”边缘节点部署 的 轻量功能模块（如简单咨询响应、数据缓存），核心功能
（如模型推理）由区域中心处理，降低网络延迟。
合合规规调调研研 3 （进入新市场前 个月）：
网网络络优优化化：
联合合规团队与当地法律顾问，梳理目标市场的法律法规（如数据保护、内容审核、
Agent 隐私政策要求），输出《 全球化合规清单》；
功功能能改改造造 2 （进入前 个月）：
数据处理：根据当地要求调整数据采集范围（如欧盟市场不采集非必需的位置信息）、
存储地点（如印尼市场本地化存储）；
“ ”内容审核：新增当地语言的合规词库（如欧盟禁止 虚假环保宣传 ，需新增相关关
键词拦截）；
测测试试验验收收 1 （进入前 个月）：
Agent 邀请当地用户进行合规测试，验证 是否符合文化习惯与法律要求；
由当地法律顾问开展合规审查，出具《合规验收报告》，确保无重大合规风险。
1188..33 基基础础设设施施与与服服务务适适配配
1188..33..11 服服务务器器部部署署与与网网络络优优化化
1.
2.
●
●
●
●
●
Agent “ ” “经过多业务线实践与迭代，字节跳动 已从 单一场景工具 进化为 跨业务协同
” Agent 的智能中枢 。未来，我们将围绕三大长期愿景，持续推动 技术与业务的深度融
合：
全全场场景景智智能能协协同同 “ ” Agent —— ：打破业务线壁垒，构建 一账号通全场景 的 生态
Agent 用户在抖音浏览商品后，飞书 自动同步购物需求；在飞书制定旅行计划后，抖音
Agent Agent 自动推荐目的地短视频；在教育平台学习后，飞书 自动整理知识点笔记，
“ ”实现 数据互通、服务无缝 。
CDN ByteCDN集成字节跳动全球 网络（ ），加速静态资源（如界面图片、语音文件）
自自主主进进化化的的智智能能体体 Agent “：通过强化学习、自监督学习技术，让 具备 自主感知环
≤1 加载，加载时间（目标 秒）；
针对网络条件较差的地区（如部分非洲国家），优化数据传输格式（如压缩文本数据、
Agent 减少图片分辨率），确保 在弱网环境下可正常使用。
1188..33..22 本本地地化化服服务务支支持持
“ + ” 为全球用户提供及时的技术支持，建立 本地化 全球化 结合的服务体系：
支支持持语语言言 / ：提供目标市场的本地语言支持（如欧美支持英语 西班牙语，日韩支持
/ “ + + ” 日语 韩语），支持 在线客服 邮件 电话 三种渠道；
支支持持时时间间 20:00 - 4:00：按区域设置服务时间（如北美支持北京时间 次日 ，欧洲支
14:00-22:00 2 持北京时间 ），确保用户反馈 小时内响应；
问问题题解解决决 “ ”“Agent ：建立全球化问题知识库，将常见问题（如 如何修改个人数据 无
”法响应怎么办 ）翻译成当地语言，方便用户自助查询，降低人工支持压力。
1199.. AAggeenntt 最最终终结结语语：：构构建建字字节节跳跳动动 生生态态的的长长期期愿愿景景
3.
”—— Agent 境变化、自主优化能力 电商 可实时学习市场趋势，自动调整营销策略；教
Agent Agent 育 可跟踪学生学习进度，动态优化辅导方案；办公 可适应团队协作模式
变化，自动调整功能逻辑，减少人工干预。
全全球球化化的的技技术术与与生生态态输输出出 Agent ：将字节跳动 的实践经验（如多模态融合、合规管
“ + ”理、跨业务协作）转化为标准化解决方案，通过 技术开源 生态合作 ，赋能全球企业
—— Doubao Agent 与开发者 开放 大模型的 开发接口，提供全球化合规工具包，与
Agent 硬件厂商（如智能汽车、智能家居）合作，让字节跳动 技术服务全球用户，推动
行业智能化升级。
各业务线团队是这一愿景的核心建设者，希望大家以本手册为起点，结合自身业务特性
创新实践，同时积极参与跨业务线交流与协作，共享经验、攻克难题。相信在全体团队
Agent 的共同努力下，字节跳动将成为全球 技术与生态的引领者，用智能技术为用户、
为行业、为社会创造更大价值。
字节跳动 Agent 实践手册
1. 引言
Agent 概述
字节跳动业务线与 Agent 的结合点
2. Agent 技术基础
核心技术组件
大语言模型（LLM）
工具调用与 API 集成
感知与执行模块
技术架构解析
分层架构设计
模块间通信与协同
3. 字节跳动 Agent 开发流程
需求分析与场景定义
挖掘业务痛点与需求
定义清晰的应用场景
模型选择与配置
适配不同业务的模型考量
模型参数调整与优化
工具与插件集成
扣子平台插件应用
自定义工具开发与接入
开发与测试
基于 Trae 等平台的开发
全面的测试策略与方法
4. 字节跳动 Agent 应用场景详解
办公场景
智能文档协作
自动化会议安排
智能邮件管理
电商场景
智能商品管理
智能库存监控与补货
智能客户服务
内容创作场景
短视频创意辅助
图文内容创作辅助
教育场景
个性化学习计划制定
智能答疑与辅导
5. 字节跳动 Agent 运营与优化
运营数据监测与分析
关键运营指标定义
数据监测工具与方法
Agent 性能优化
响应速度优化
准确性优化
用户体验优化
交互方式优化
个性化交互优化
6. 字节跳动 Agent 安全与合规
数据安全保障
数据采集安全
数据存储安全
数据使用安全
合规管理
法律法规遵循
内部合规制度建设
7. 字节跳动 Agent 未来发展方向
技术创新方向
多模态融合技术深化
自主学习与进化能力提升
跨场景协同能力增强
业务拓展方向
垂直行业深度渗透
全球化业务适配
生态构建方向
开发者生态完善
合作伙伴生态拓展
8. 字节跳动 Agent 典型案例剖析
飞书智能办公 Agent 集群
案例背景与目标
技术架构与核心功能实现
实施效果与优化迭代
抖音电商智能运营 Agent
案例背景与目标
技术架构与核心功能实现
经验总结与可复用方案
9. 字节跳动 Agent 团队协作与人才培养
跨团队协作机制
Agent 项目组架构
协作流程与沟通机制
Agent 人才培养体系
人才能力模型
培养路径与资源支持
10. 字节跳动 Agent 风险应对策略
技术风险与应对
大模型能力不稳定风险
系统性能瓶颈风险
业务风险与应对
用户接受度低风险
业务流程适配风险
合规风险与应对
数据隐私泄露风险
生成内容合规风险
11. 结语
手册核心价值回顾
对字节跳动业务线的建议
未来展望
12. 字节跳动 Agent 项目落地工具包
需求分析工具集
业务痛点调研模板
用户需求访谈提纲
开发落地工具集
Agent 架构设计模板
测试用例库模板
运营监控工具集
运营数据看板模板
用户反馈收集模板
13. 字节跳动 Agent 常见问题解答（FAQ）
技术类问题
如何选择适合业务的大模型？
Agent 如何实现与外部系统的实时数据同步？
业务类问题
中小业务线资源有限，如何低成本启动 Agent 项目？
Agent 与现有业务流程冲突时，该优先调整 Agent 还是流程？
合规类问题
采集用户数据时，如何平衡 “数据需求” 与 “隐私保护”？
Agent 生成内容包含违规信息时，如何快速处置？
14. 字节跳动跨业务线 Agent 协作案例
飞书 × 抖音电商：跨场景协同 Agent
协作背景
协作机制与功能实现
协作效果
教育 × 飞书：知识管理协同 Agent
协作背景
协作机制与功能实现
协作经验
15. 补充结语：Agent 落地的关键成功要素
16. 字节跳动 Agent 项目验收标准
验收维度与核心指标
业务价值验收
技术性能验收
合规安全验收
验收流程与结果判定
验收流程
结果判定与后续处理
17. 字节跳动 Agent 长期迭代规划方法
迭代需求优先级排序
需求来源与分类
优先级排序模型
迭代周期与规划模板
迭代周期设定
迭代规划模板
迭代效果评估与复盘
迭代效果评估指标
复盘流程与输出
18. 字节跳动 Agent 全球化适配实操指南
语言与文化适配
多语言支持方案
文化适配要点
法律法规与合规适配
主要国家 / 地区合规要求
合规适配落地步骤
基础设施与服务适配
服务器部署与网络优化
本地化服务支持
19. 最终结语：构建字节跳动 Agent 生态的长期愿景
