简介

当前AI Agent落地困难，问题不在于AI本身，而在于错误的构建思路。许多项目试图跳过业务结构化过程，直接依赖大模型"自行推理"，导致任务执行不稳定。正确做法是构建"数字底座+智能体"双引擎模式：数字底座提供结构化业务实体和标准化流程等确定性基础；智能体则灵活调用和编排这些能力，发挥其自然语言理解和推理优势。只有建立在坚实数字化基础上的Agent，才能真正成为企业生产力。

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Agent各大厂商和使用人员都把功能描述得非常强大。并且放出各种惊艳的例子。但真到用的时候就会发现像是在开盲盒，尝试很多次都很难成功。而且很多都复现不了。实现了功能也是很基础，稍微有一点复杂逻辑就会跑蹦。可是，太简单了就失去使用Agent的价值了，还不如用工具实现。问题到底出在哪里？是打开方式不对还是功能被夸大了？

未来，每个人都将拥有一个AI Agent。

在最近一两年，从发布会上的惊艳演示，到资本市场的狂热追捧，AI Agent 仿佛是那把能开启第四次工业革命的万能钥匙，承诺要将我们从繁琐的业务流程中彻底解放。然而，我们这些身处一线的企业CIO、IT总监们，却看到了另一番景象：那些被寄予厚望的采购智能体还在为找不到正确的供应商API而打转；被吹捧上天的“运维智能体”，连最基本的设备型号都搞不清楚；至于那些号称能“包打天下”的通用Agent，在真实的业务场景里，表现得更像一个只会鹦鹉学舌的低能巨婴。

雷声震天响，落下的雨点却小得可怜。 这究竟是为什么？是AI的能力被夸大了，还是我们从一开始就走错了方向？戳破AI Agent的美丽泡沫，我们会发现，问题根本不在于AI本身，而在于我们试图在一片沼泽地上，凭空建起一座摩天大楼。

许多AI Agent项目的起点，都源于一个极具诱惑力的宏大叙事：“打造一个能自主完成XX业务全流程的超级智能体。” 听起来是不是很酷？“采购智能体”、“财务智能体”、“HR智能体”……一个个响亮的名号，仿佛只要把业务流程的名字告诉大模型，它就能像一位经验丰富的老员工，瞬间接管一切。

但这恰恰是第一个，也是最致命的认知陷阱:把Agent当成了无所不能的“神”，而不是一个需要精确操作指令和清晰作业环境的“工具”。

回想一下我们过去二十年构建企业软件的历程。当我们说要“做一个售后系统”时，有哪个团队会直接开干？我们首先要做的是什么？是进行深入的业务调研，是定义“设备档案”的几十个字段，是梳理“报修流程”的每一个环节，是明确“责任人”如何绑定，是设计一张张盘根错节的数据库表。这个过程枯燥、繁琐，但它是在用代码和数据，为混乱的物理世界建立一个精确的数字镜像。这是地基。

而现在，轮到AI Agent了，我们却似乎“集体失忆”了。我们不再精细地建模，不再定义流程的每一个节点、状态和边界，而是简单地抛出一句“帮我完成报销”，然后寄希望于大模型能“自行推理”出背后的所有逻辑。这无异于给一个顶级赛车手一辆只有外壳、没有发动机和传动系统的概念车，然后期待他能跑出冠军成绩。

结果可想而知。Agent知道要“报销”，但它不知道公司的报销政策是怎样的，不知道不同级别的审批权限是什么，不知道发票的真伪如何验证，更不知道这些信息存储在哪张表的哪个字段里。它拥有的，只是基于海量文本训练出的“语言常识”，而不是基于你公司业务沉淀出的“结构化知识”。

第二个致命问题，是任务拆解的颗粒度失当。这让Agent在执行层面，成了一只脱线的木偶。

传统的软件开发，尤其是在工作流（Workflow）和业务流程管理（BPM）领域，我们早就习惯了将一个复杂的业务流程，拆解成一个个定义明确、可以被追踪和管理的状态节点。例如，“采购订单处理”会被拆分为：创建订单 → 部门审批 → 财务审核 → 供应商确认 → 入库登记 → 付款核销。每一个节点都有明确的触发条件、执行角色、输入输出和异常处理机制。整个流程就像一套精密的机械钟表，环环相扣，精准无误。

而现在很多Agent的设计，要么颗粒度太粗，比如一个API调用就叫一个“Tool”，一个模糊的指令就算一个“Task”，任务与任务之间缺乏明确的依赖关系和状态流转；要么就是把一整段宏大的流程直接打包，试图“一键完成”。

这导致Agent在执行过程中，完全是“黑盒”状态。我们不知道它执行到哪一步了，也不知道它在当前步骤遇到了什么困难。当它卡住时，我们除了重启或者修改Prompt，几乎无计可施。因为它缺少一个“状态机”，一个能让它的思考和行动过程变得“可见、可控、可干预”的骨架。

没有这个骨架，再强大的大模型，也只是一个空有大脑、却没有神经系统和骨骼的生物。它能思考，但它的行动却无法稳定、可靠地作用于现实世界。

许多所谓的AI Agent项目之所以失败，不是因为AI不够智能，而是因为我们试图用一种“魔法思维”，去跳过数字化转型中最艰难、但也最核心的那部分工作——业务的结构化和数字化。

我们迷恋于大模型展现出的“通识”和“智能”，错误地认为它可以替代掉过去几十年软件工程积累下来的宝贵经验。我们希望它能像一个神奇的黑盒子，自动理解我们混乱的业务、梳理我们非结构化的数据、打通我们彼此孤立的系统。

这本质上是一种“技术投机主义”。AI Agent要想真正落地，成为企业的新型生产力，它就必须遵循数字化建设的基本规律。它不是要颠覆一切，而是要站在巨人（已经完成数字化建设）的肩膀上。

正确的道路应该是什么？答案是构建一个“数字底座 + 智能体”的双引擎模式。

数字底座，就是我们过去一直在强调的企业信息化、数字化的核心成果。它包括：

• 结构化的业务实体：清晰定义的客户、产品、订单、设备等核心数据模型。
• 标准化的业务流程：被固化在系统中的、权责分明的流程引擎和规则引擎。
• 统一的权限和身份体系：确保数据和操作安全可控。
• 开放且稳定的API生态：让数据和能力可以被外部系统（包括AI Agent）安全、高效地调用。

这个底座，就是我们为企业构建的那个“数字镜像世界”是那座摩天大楼坚实的地基与钢筋骨架。它负责处理所有“确定性”的业务逻辑。而智能体，则是这座大楼上空的“高空作业机器人”。它不负责定义“什么是墙”、“什么是窗”，也不负责决定“楼该怎么盖”。它的核心价值在于，利用其强大的自然语言理解、推理和规划能力，去灵活地调用和编排数字底座已经提供的各种能力。

当用户说“帮我查一下A客户最近半年的订单情况，并分析一下他们的采购偏好”时，Agent要做的不是去猜测A客户是谁、订单存在哪里，而是准确地调用客户查询API和订单查询API，获取结构化数据，然后再利用自己的分析能力，生成报告。

当用户说“启动一个新员工入职流程”时，Agent要做的不是去“发明”一个流程，而是去触发已经在BPM系统中定义好的、包含了几十个步骤的标准流程。

在这个模式下，数字底座负责“know-what”和“know-how”的确定性部分，而Agent负责“know-what-to-do”的灵活性和交互性部分。前者保证了业务执行的可靠性和稳定性，后者则带来了前所未有的易用性和智能化体验。

预测未来的最好方法就是创造未来。与其继续在AI Agent的“空中楼阁”里徘徊，不如回归本质，回归工程的科学。对于CIO来说，最应该问的问题，不是“我们应该上马哪个酷炫的AI Agent项目？”，而是我们公司的数字化地基，是否已经坚实到足以支撑起一个真正智能的未来？

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