摘要：面对传统执法模式面临的效能提升挑战，三类智能体通过技术协同实现了文书制作、案卷评查与数据分析的流程再造，为烟草行政执法工作提供了提质增效的新路径。
面对传统执法模式面临的效能提升挑战，三类智能体通过技术协同实现了文书制作、案卷评查与数据分析的流程再造，为烟草行政执法工作提供了提质增效的新路径。
北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）推出的“烟草行政处罚案卷制作与评查平台”，通过引入文书生成Agent、案卷评查Agent和归纳分析Agent三类智能体，为烟草行政执法工作注入了新的活力，推动行业向更高效、更精准的方向演进。
在展开论述之前，我们必须首先厘清“Agent”在此语境下的确切含义。它并非指代真人或实体，而是一个源于人工智能和计算机科学领域的专业术语。
什么是智能体（Agent）？
智能体（Agent），在此特指 “软件智能体” ，它是一个被赋予了特定目标和一定自主性的计算机程序或系统。它可以感知其所处的环境（如数据库、文件系统、业务流），依据预设的知识、规则或通过学习获得的模型进行推理、判断和决策，并自主地执行行动，以达成被赋予的任务目标。
理解Agent的关键在于其四个核心特征，这使其区别于传统的、被动执行的软件：
自主性（Autonomy）：Agent能够在没有人工直接干预的情况下运行，对自己的内部状态和行为有控制权。例如，一个Agent可以在设定后，自动监控特定邮箱，并处理收到的特定格式的请求。反应性（Reactivity）：Agent能够感知其所处的环境（如数据的变化、新任务的到达），并对此做出及时、适当的响应。例如，当业务系统产生一条新的案件记录时，评查Agent能立刻感知并启动评查流程。主动性（Pro-activeness）：Agent不仅被动响应环境，更能基于其目标，主动地采取目标导向的行为。例如，分析Agent可以按计划主动查询数据库，生成周期性的分析报告，而非等待用户指令。社会性（Social Ability）：Agent能够通过某种“语言”（如API接口、消息队列）与其他Agent或软件系统进行通信、协作，以完成共同或相关的任务。这正是多个Agent能够协同工作的基础。一个通俗的比喻是： 将传统软件视为一件需要人手每一步操作的工具（如锤子、剪刀），那么Agent则更像是一位被赋予了明确职责、可以在规定范围内独立工作的“数字员工”或“机器人同事”。它不知疲倦，严格遵守规则，处理特定任务的效率和一致性远超人类。
文书生成Agent、案卷评查Agent和归纳分析Agent，就是三位在烟草行业数字化体系中各司其职的“数字专家”。它们并非无所不能的“强人工智能”，而是目标明确、功能聚焦的高级工具，其价值在于将人类从重复、繁琐、海量且需要一定规则性的智力劳动中解放出来。
据实践数据，以往需要耗费数小时人工翻阅和核对的案卷内容，如今借助智能化平台可在数分钟内完成初审，实际减轻执法人员事务性负担达90%以上。
文书生成Agent的核心使命，是接管那些高度结构化、模板化，但又需根据具体案情或事务进行内容填充的文书撰写工作。
工作流程与技术内核：
信息感知与抽取：Agent通过API接口感知到新任务（如“生成张三的行政处罚决定书”），并从业务系统中自动抽取相关数据（当事人信息、违法事实、证据编号等）。模板匹配与规则调用：Agent内嵌了经过校验的、精细的文书模板库和法律法规知识库。它会根据任务类型自动匹配模板，并确保引用的法条准确、时效性最新。内容填充与智能合成：Agent将抽取的结构化数据，精准地填入模板的对应位置。对于需要简单推理的内容（如根据违法事实确定处罚幅度区间），它能基于规则引擎进行初步判断，生成一份内容完整、格式规范的文书初稿。文书生成Agent通过动态问卷和实时校验，确保输入信息的完整性和规范性，减少手工输入错误率达90%以上。自动化文书生成功能能够根据单一案件事实，一键生成包括询问笔录、现场检查笔录、行政处罚决定书等在内的全套法律文书，生成准确率达到95%。
在案卷录入环节，通过结构化表单和智能填写辅助，有效减少手工输入错误。平台内置字段校验逻辑，自动提示不完整或不符合规范的内容，确保案件基本信息、法律条文、证据材料等关键信息的准确性和完整性。
Agent能够根据案件类型自动调用标准化模板，生成符合规范要求的各种执法文书。涵盖六大类常见烟草行政处罚场景，包括销售非法生产的烟草专卖品、未在当地烟草批发企业进货等。
智能生成能力不仅提升了文书质量，更大幅缩短了编制时间。实践数据显示，通过自动化文书生成与智能辅助功能，单个案卷平均制作时间减少约70%，案件整体处理效率提升40%以上。
案卷评查Agent旨在模拟一个经验丰富的评查专家，对已办结的行政案卷进行自动化、深度化的合规性审查。
工作流程与技术内核：
多模态信息理解：Agent能解析案卷中的扫描文档、图片等，通过OCR和文档理解技术，将其转化为可分析的结构化文本。特征提取与合规性校验：基于预训练的模型，Agent从案卷文本中提取“主体资格”、“证据链”、“法律适用”、“程序流程”等关键特征。规则与模型双重驱动：它内部集成了完备的行政执法规则库，会逐项比对案卷内容与规则要求，检查时限、证据、法律条款、处罚幅度等是否符合规定。它还能识别一些隐含的逻辑矛盾。案卷评查Agent运用规则引擎进行程序、实体和形式规范性检测，通过智能比对确保文书间逻辑一致，最终生成详细评查报告。整个过程将传统数小时的评查压缩至几分钟，大幅提升质效。
Agent基于标准化评查规则，对案卷内容、程序规范及文书质量进行智能检测与评分。
平台设定了六大核心评查指标：自由裁量合法性；程序时限合法性；卷宗形式规范、材料完整；文书内容完整、规范、逻辑一致；法律依据引用准确；文字及多文书信息一致。
案卷评查Agent通过规则碰撞与智能分析，能够快速识别案卷中的瑕疵与不足。以某省检察机关部署的类似系统为例，其通过“程序监控、实体审查、文书规范、线索筛查”四个维度对案件进行全方位评查。
不仅提高了工作效率，更确保了评查结果的客观性和一致性，平台自动生成的结构化评查报告，有效提升评查效率与客观性，减少人为因素带来的差异。
归纳分析Agent的角色，是充当决策层的“数据科学家”团队，从纷繁复杂的业务数据中寻找规律、归纳趋势、发现风险。
工作流程与技术内核：
多源数据融合：Agent能够打破数据孤岛，整合来自销售、专卖、零售终端、市场调研等多系统信息。模式识别与趋势分析：利用统计分析、聚类算法、关联规则挖掘等机器学习技术，自动识别销售波动、区域市场特征、品牌关系、异常行为等。自然语言生成（NLG）报告：高级的Agent能将分析结果，自动转化为易于理解的文字描述、结论要点和可视化图表，形成各类分析报告。归纳分析Agent通过智能画像功能，基于风险等级、错误数量、错误类型等多维数据进行可视化分析，深度解析案卷评查质量。不仅评估执法人员和机构能力，还能识别趋势、预测风险，为管理决策提供依据。
它能够快速识别高风险案卷，掌握错误趋势与分布规律，明确常见问题类型，辅助管理者精准定位薄弱环节。
通过环形图、柱状图等可视化形式，动态展示案卷的各类处理状态，清晰呈现“已处理”“待处理”等不同状态下案卷的具体数量及占比分布。
管理人员可借此快速把握案件处理全局，精准识别工作瓶颈与重点环节，全面掌握文书流转态势，从而优化处理流程，提升整体工作效率与管理水平。
数据分析能力还为执法资源配置和政策制定提供了科学依据。平台可对历年案卷进行多维度汇总分析，为宏观业务决策和业务治理提供支持。
三大智能Agent的协同效应，实现“1+1+1>3”的系统价值
文书生成Agent、案卷评查Agent和归纳分析Agent的组合，构建了一个真正意义上的智能执法系统。不是三个独立模块的简单堆砌，而是通过精心的架构设计，实现了功能互补、数据互通和智能互促。
平台采用分层分布式架构设计，集成了自然语言处理、机器学习等先进技术。完善的数据治理体系和微服务架构，既确保了数据处理的规范性与安全性，也保证了平台的灵活性与可扩展性。
在安全方面，平台引入电子签章和水印技术，确保案卷文件的法律效力和防篡改能力。所有操作留痕可追溯，既强化了案卷管理的安全性，也为执法监督和责任追究提供了依据。
通过三大智能体的协同，实现了执法效能质的飞跃——案卷处理时间缩短60%以上，文书准确率超过95%，执法人员事务性负担减轻90%。
随着平台在更多执法场景的深度应用，中烟创新将持续优化智能体算法，完善技术架构，强化数据安全，致力于打造更智能、更可靠、更安全的数字化执法新范式，为烟草行业高质量发展提供坚实的技术支撑。
来源：中烟创新zxcy