| 适合谁 | 已有 AI 试点,希望把模型嵌入真实工作流,承担一段可监控工作的企业。 |
|---|---|
| 典型输入 | 业务流程图、岗位 SOP、现有 API 与权限模型、关键判断点、错误案例样本。 |
| 交付物 | Agent、工作流、接口、权限、人机确认与异常回退机制、监控与日志。 |
| 合作方式 | 与业务与 IT 团队协作,先做关键判断,再扩展到周边能力。 |
| 更新时间 | Wed Aug 12 2026 08:00:00 GMT+0800 (China Standard Time) |
企业通常卡在哪里
演示很酷
Demo 看起来很聪明
模型不稳定
模型在新数据上表现波动
系统接不上
数据、API、权限、审批的接入成本远超预期。
没有监控和回退
错误无人发现
既白具体做什么
- 01
边界设计
划定 Agent 与人机确认的边界
哪些由 Agent 直接做
- 02
关键判断验证
验证模型是否承担核心判断
用真实样本和评估集验证模型在关键节点上的稳定性;不通过则回到边界设计。
- 03
工作流搭建
串联 Agent、规则、API、审批
用工作流引擎或代码把判断、调用、人工确认、异常回退串起来。
- 04
监控与日志
可观察、可回退
全量记录输入、输出、模型版本、人工确认结果;支持回退到上一状态。
- 05
灰度与上线
从小流量到全量
先灰度
交付物与验收
Agent 与工作流
可运行的 Agent、配套工作流、错误与回退机制。
接口与权限
数据、API、权限、审批的接入方案与配置。
监控与日志
全链路日志、错误告警、回退开关。
评估集与运维手册
关键判断的评估集、运行手册、运维指南。
可以这样验收
- Agent 在真实样本上能稳定承担被划定的工作。
- 工作流能处理异常路径与人工确认关口。
- 监控与日志能定位问题,回退可执行。
- 业务团队能基于手册独立运行与调整。
不适用对象与边界
- 不允许任何人工确认关口的高风险、不可逆操作。
- 缺乏真实样本、无法做关键判断验证的场景。
- 仅做炫酷 Demo,无意接入真实业务系统的需求。
常见问题
Agent 会不会替代员工?
Agent 承担的是被划定的一段工作,关键判断仍保留人工确认关口;人是流程的设计者与异常的处理者。
模型不稳定怎么办?
在关键判断上用评估集验证,通过才上线;不通过则回到边界设计或换模型/换规则。
Agent 和工作流、RAG 怎么选?
三者各解决不同问题:Agent 承担连续判断与动作;工作流串联调用与审批;RAG 处理知识检索与引用。详细对比见方法与洞察。