AI Agent

人工审批不是给 Agent 流程加一个确认按钮，而是把风险动作、证据、权限、超时和责任边界设计成可执行的控制点。

企业最容易把 Agent 的动态判断能力误解为全自动员工，从而忽略任务边界、工具权限、状态、成本和人工接管。

Agent 日志要能重建一次任务：输入从哪里来、走过哪些状态、调用了什么工具、谁批准了动作、为什么失败，以及最终是否完成。

企业落地 AI 时，很多场景先做工作流就够了。只有当流程需要动态判断、多步工具调用和上下文状态时，Agent 才有必要进入。

很多企业一听 Agent 就想做自动员工，但真正能落地的第一步，通常不是智能体，而是把输入、动作、判断、输出、审核和异常处理拆成清晰流程。

两周 Agent 试点应交付流程诊断、样本集、受控原型、评估结果和风险清单，而不是承诺完成生产系统。

Agent 试点不该从最复杂的业务开始。本文用频率、输入、审核、错误成本和系统边界五组标准，筛出能在短周期内验证价值的流程。