当基层治理遇上AI技术，'最后一公里'难题如何破解？'民情通智析'智能体通过大模型的语义理解能力，将复杂的群众诉求转化为结构化信息，实现从信息提取、智能回复到精准分发的全流程自动化。本文深度解析这套系统如何通过模块化设计，让技术真正赋能基层治理，解决海量诉求处理的效率困境。

在基层治理的日常工作中，社区、街道与12345热线每天都会收到成百上千条群众诉求。这些诉求或长或短，有的是简单的噪音投诉，有的是复杂的邻里纠纷，形态各异却都承载着群众的迫切期待。然而，面对海量且杂乱的诉求，人工处理的模式早已不堪重负，基层工作人员既要逐一阅读、判断诉求类型，还要手动匹配对应部门，大量时间被消耗在重复劳动上，最终导致不少群众诉求被淹没在信息洪流中，得不到及时响应。这就是基层治理长期存在的“最后一公里”痛点——看得见问题，却无力高效解决。

基于这样的现实困境，我搭建了“民情通智析”智能体，以AI技术重塑诉求处理流程。整个系统的核心逻辑，建立在对群众诉求结构的精准拆解之上，几乎所有诉求都可以归纳为“发生地点、事件描述、诉求期望”三个核心要素。智能体借助大模型的语义理解能力，自动提取诉求中的关键信息，将冗长的口语化表述转化为结构化的内容卡片，清晰呈现给工作人员，让他们一眼就能抓住诉求本质。

“民情通智析”智能体的实现路径采用模块化设计逐步落地。

第一步实现基础的信息提取功能，通过Prompt工程引导大模型精准识别诉求三要素；

第二步增加智能回复辅助功能，根据提取的核心信息生成标准化回复文案，帮助工作人员快速完成反馈；

第三步接入行政区划与部门职责知识库，实现诉求的自动分发，将问题精准推送到对应职能部门。在此基础上，智能体还可衍生出报表生成、人大提案辅助等功能，通过对话式交互，政府工作人员可以随时调取诉求数据生成统计报表，人大代表也能借助系统对诉求进行批量分析，为提案提供科学的数据支撑。

在实战过程中，我深刻感受到AI技术与基层工作结合的核心是“实用为先”。比起追求复杂的算法，更重要的是让智能体贴合实际的工作痛点。在开发初期，我曾过度追求信息提取的全面性，导致生成的卡片包含过多冗余信息。通过与街道工作人员的沟通，我重新优化了Prompt指令，聚焦最核心的三个要素，大幅提升了系统的实用性。如今，“民情通智析”已在街道进行试点，街道工作人员反馈良好，后续将会根据街道的实际诉求对智能体进行优化，真正做到技术赋能基层治理的初衷。

智能体链接：https://yuanqi.tencent.com/webim/#/chat/pvoRKF?appid=2003315099395585664&experience=true