我们怎么理解这件事
模型能力只是系统的一部分。
一个可运行的企业智能体至少需要知道信息从哪里来、哪些上下文可以保留、允许调用哪些工具、什么动作必须审批，以及发生异常时由谁接管。
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知识来源
让回答和判断能够回到真实资料。
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记忆策略
只保留对未来任务真正有帮助的上下文。
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工具权限
限制可读取和可写入的系统。
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审批与日志
重要动作可确认、可追踪、可复盘。
实施方式
通常会涉及这些部分
01
先看现状
现有工具、人员、数据和真正的卡点。
02
做第一版
优先完成最有价值、最容易验证的一部分。
03
使用后再扩展
根据真实使用补功能、自动化和集成。
常见问题
是不是模型越大越好？
不一定。任务匹配、延迟、成本、稳定性和工具设计同样重要。
为什么一定要人工接管？
因为真实业务总会出现模型没见过的例外，高风险场景必须有明确责任人。
下一步
从一个具体问题开始。
告诉我们现在最费时间、最容易出错或最想改善的环节，我们会先建议一个可落地的第一阶段。