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查看所有标签近几年以大语言模型为代表的AI技术爆发式发展，但在企业中的规模化应用却远未达到预期。大量AI项目停留在演示阶段，未能产生足够的实际业务价值，理想与现实之间存在巨大落差。
与传统企业Web应用相比，生产级AI应用具有天然的复杂性。其本质是"做事"而非仅仅"记录事"，这要求它必须与企业独特的业务流程和数据知识环境深度集成。定制化开发成为必然选择，但现实却是成本高昂、效果不佳。传统的开发范式已经落后，市场迫切需要AI原生的应用工程技术和开发方法论。
在数字化转型与AI技术爆发的双重浪潮冲击中，企业面临开发效率低下、技术门槛高、系统扩展性不足等问题。传统开发方式需数月构建基础架构，而低代码平台虽初期便捷，却因灵活度陷阱和AI原生支持缺失，难以支撑复杂业务演进。我们坚持创造JitAi正是为了解决这一矛盾：打造一个企业级AI智能体与软件的一体化开发平台，实现“十倍速开发效率”与“无限扩展能力”，让低代码平台不再成为“陷阱”。
AI Agent具备自主决策与任务执行能力。它能够根据用户输入和上下文信息，自动选择合适工具来完成复杂业务流程。一个Agent由三大核心组件构成：系统提示词、工具集和大语言模型（LLMS）。Agent还可集成知识库实现检索增强生成（RAG）。本文将引导您快速在JitAI中创建ReActAgent——一种推理与行动结合的Agent，并深入探讨JitAI中AI Agent简洁高效的工作流程与卓越成效。