AI Agent在保险业务的落地实践：技术实战分享
一句话概括
京东保险给出经济收益公式 R=(Ch-Ca)×D×A×S 来挑选场景，落地 Eva Agent 四大亮点——保险领域小尺寸大模型、深度知识库、三档计划策略、可进化架构。
实践内容
经济收益公式
R = (Ch - Ca) × D × A × S
- Ch：人工成本
- Ca：AI 成本
- D：需求密度
- A：AI 准确率
- S：场景规模
Eva Agent 四大亮点
1. 保险领域小尺寸大模型
- CPT（Continual Pre-Training）
- SHADOW-FT
- structTuning
- 8 维测评：IDK/IMI/IUC 等
2. 深度知识库
- 表格序列化
- Late Chunking
- Embedding/Rerank 微调
- DeepDoc 路由
3. 三档计划策略
- 提示词编排
- 搜索增强层级规划
- RL 自主编排
4. 可进化架构
- 记忆
- 策略库
- 经验池
- self-play RL
摘录
京东保险给出经济收益公式 R=(Ch-Ca)×D×A×S 来挑选场景，落地 Eva Agent 四大亮点——保险领域小尺寸大模型（CPT + SHADOW-FT + structTuning，IDK/IMI/IUC 等 8 维测评）。
深度知识库（表格序列化、Late Chunking、Embedding/Rerank 微调、DeepDoc 路由）、三档计划策略（提示词编排 / 搜索增强层级规划 / RL 自主编排），以及含记忆、策略库、经验池与 self-play RL 的可进化架构。
涉及实体
- Claude-Code —— Agent 在企业级场景的落地实践
涉及主题
- []
我的评注
经济收益公式 R=(Ch-Ca)×D×A×S 是一个很实用的场景选择框架。可进化架构（记忆、策略库、经验池、self-play RL）是 Agent 系统的高级形态。