中央金融工作会议指出，金融科技是推动普惠金融高质量发展的关键支撑。在此背景下，为积极响应国家“科技赋能金融、普惠服务实体经济”的战略部署，中国工商银行股份有限公司软件开发中心（以下简称工行软件开发中心）顺势而为，依托大模型技术，推动普惠金融智能化转型，打造“AI+普惠”新范式。
在“线上化是基础、智能化是目标、集约化是关键”的思路指引下，为解决普惠金融实践中业务流程的复杂性、信息处理的庞大需求带给客户经理的高负荷工作，工行软件开发中心借助大模型技术，围绕“AI赋能员工、智惠提效”的体验目标，打造普惠智能体“工小惠”。通过构建“一个超级框+一套智能中枢+ N个垂直智能体”（以下简称1 + 1 + N）的协同体系，全面提升一线员工工作效率，有力推动普惠金融业务向智能化、集约化方向高质量发展。
传统普惠金融业务面临多重挑战：业务流程复杂、信息处理量大导致客户经理工作负荷居高不下，普遍存在耗时多、门槛高、效率低、成本高等痛点，严重制约普惠业务高质量发展。尽管工行软件开发中心已在智能体、业务知识和业务服务方面积累了丰富资产，但能被智能体调用的只占了冰山一角。为突破智能化转型瓶颈，工行软件开发中心推出智能体“工小惠”，采用“1 + 1 + N”架构体系，实现存量资产的智能复用与能力泛化，快速覆盖普惠金融各业务场景需求。
构建三层智能服务体系，见图1：“1 + 1 + N”范式架构图。
交互层（一个超级框）：基于DeepSeek推理模型与Qwen多模态大模型提供“All-in-One”泛化解题入口。
认知层（一套智能中枢）：通过智能中枢意图识别系统实现问题拆解与路径规划。
执行层（N个垂直智能体）：利用MCP服务网关调度存量工具，支持智能体按需调用。
图1：“1 + 1 + N”范式架构图
解决难点
（一）提升普惠服务质效，破解业务高门槛与低效率难题
当前普惠金融业务面临多重痛点，亟需通过技术创新实现破局：
1.业务门槛高：具备专业小企业客户信贷评估资质的客户经理数量有限，新客户经理上手需掌握19项以上的产品制度规范，仅单个业务锦囊手册便长达100多页，学习成本高、培训周期长。
2.业务办理效率低：人工操作环节繁杂，以“个人e抵快贷”为例，客户经理需收集、录入、核对60余份贷款申请资料并撰写尽调报告，平均耗时达6天，制约业务办理效率；同时，多系统切换、信息分散等问题等进一步加剧操作复杂度。
3.管户成本高：普惠客户经理普遍面临高负荷工作压力，全行平均对公管户数量20+，个人管户数量达50+，严重制约服务质效。
为应对上述挑战，项目构建了统一入口，基于DeepSeek大模型、Qwen大模型的推理与多模态能力，打造“All-in-One”泛化解题能力。支持客户经理通过自然语言、图像混合输入提出需求（如上传系统失败提示截图并询问“授信名单准入报错该怎么做”）。系统自动识别意图，通过智能路由分派至经营快贷授信准入、风控等专业模块，实现“一次输入，多系统协同”，有效避免多系统切换操作，显著提升响应效率与操作便携性。
围绕客户经理每日工作，通过多智能体协同盘点和编写客户经理业绩完成情况报告，构建专项智能体辅助客户经理高效处理营销、业务办理、续贷等环节的待办任务，助力提升营销精准性、业务办理效率和客户留存率。在盘点风险方面，围绕贷后风险管理，通过多智能体协同总结和编写每日风险分析报告，打造预警分析、风险分析、责评、组卷报告编写等专项智能体辅助客户经理处理风险待办，解决多头预警信息识别难、处理耗时多、风险监测信息查询系统多、风险分析报告多、门槛高等痛点，提升风险识别质效、报告编写效率，降低履职违规事件数量。
（二）破解智能生态碎片化难题，构建统一协同智能体系
随着各业务线独立开发的AI专家智能体增加，系统间形成大量功能独立、互不连通的“信息孤岛”。客户经理在处理复杂业务需求时，需手动选择多个不同工具，违背了“主动服务”的原则。
此外，尽管部分智能体具备工具识别与调用能力，但由于各应用接口标准不一，无法有效复用存量服务，导致智能体获取业务数据困难，难以深入业务场景。这种“能力割裂”现象不仅限制了智能体的业务渗透深度，也因缺乏统一协同标准，导致新工具接入周期长、系统集成复杂度高，严重制约普惠金融服务的智能化升级与效率提升。
为破解上述问题，项目构建了MOA多智能体协同框架与MCP服务框架，作为统一协同智能体系的技术支撑：
1.MOA多智能体协同框架：智能中枢负责理解、拆解问题，并进行任务规划，利用多个已经训练好的LLM作为独立的Agent，让Agent相互协作，相互参考答案和建议，最终得到答案，并且可以随时组合和拔插不同的模型。构建多层MOA模型，每层包含多个LLM智能体。见图2：MOA智能中枢与MCP服务框架图。
2.MCP服务框架：为实现已有服务快速复用，基于普惠现有服务架构建设MCP网关实现远程代理架构模式，提供存量服务MCP信息注册登记能力，支持MCP服务请求转换为存量HTTP请求，内建会话保持、路由转发等机制支撑MCP服务调用流程。同时基于服务注册中心提供MCP服务的统一视图与运营管理，为工小惠提供智能体所需MCP服务工具集，方便开发人员快速编排智能体并实现安全调用管控。
图2：MOA智能中枢与MCP服务框架图
创新亮点
（一）MOA多智能体协同框架：彻底重构传统单智能体服务模式
