《智能体企业落地实战》系列第2篇。
客户问“这批货为什么还没到”，系统需要查询订单和物流。若物流明确显示延误，按约定回复预计送达时间即可；若订单、仓库和承运商的记录互相矛盾，就要继续查找原因。同样一句客户提问，背后可能是两种完全不同的工作。
这正是企业选择智能体时容易忽略的区别：哪些步骤可以提前写清，哪些步骤必须根据查到的情况临时决定。
Anthropic 工程师 Barry Zhang 在 AI Engineer Summit 2025 的演讲，提供了一个有用的判断方法。官方逐字稿 把任务价值、复杂程度和错误风险放在一起考虑。演讲视频于 2025 年 4 月发布；他与 Erik S. 合著的《Building effective agents》 则发表于 2024 年 12 月。它们是经典资料，今天仍可用于审视企业的立项方案。
固定步骤的任务，工作流通常已经够用
工作流与智能体都可以调用模型和工具。区别在于，前者由程序安排步骤，后者让模型根据执行结果选择下一步。
以订单回复为设计示例。如果查询条件明确，回复模板稳定，异常类型也能提前列出，工作流可以完成查询、分类和生成草稿。模型负责理解客户表达，程序负责调用顺序，客服确认后发送。
这种安排便于检查某一步为什么失败，也容易限制查询次数。重复量大的任务，尤其需要控制单次处理的开销。把所有订单都交给模型反复调查，会增加不必要的等待和调用费用。
业务人员能列出稳定路径时，可以从这条路径开始。偶尔遇到例外，就转给人处理。企业没有必要为了少数异常，让全部常规订单都走更复杂的执行方式。
需要调查的异常，才有自主执行的空间
换一种情况：客户说没有收到货，物流显示已签收，仓库却保留了改地址记录。下一步该查签收凭证、地址变更时间，还是联系承运商，取决于前一次查询发现了什么。
这类任务有探索过程。模型可以提出查询、读取结果、调整调查方向，再把证据整理成处理建议。智能体的作用由此变得具体：减少业务人员在不同记录之间查找和比对的工作。
但“处理订单异常”仍然太宽。第一版可以只覆盖签收争议，允许查询与整理材料，交付一份注明矛盾点和待确认事项的调查单。退款、补发和赔偿继续由原有业务流程审批。
这里的划分依据是实际权限和任务难度。调查做得好，不代表它已经能决定赔偿；草稿写得清楚，也不代表它有权向客户承诺赔偿方案。
错误能否被发现，会影响授权范围
一个任务很费时间，并不足以证明适合自主执行。还需要判断模型能否完成其中的关键操作，以及业务人员能否核对结果。
如果签收凭证读错了，后续调查可能一直沿着错误地址推进。此时可以让人确认凭证中的收件信息，再把确认后的字段交给智能体继续查。把关键能力不足的环节缩小范围，比增加一串“务必准确”的提示更有帮助。
Barry 在演讲中同时讨论了错误的后果和发现错误的难度。编码适合尝试智能体，一个原因是有测试和持续集成帮助验证；这也不意味着测试通过就能省去人工审查。
企业可以据此设计自己的核对办法。订单调查单里的每个判断，应能指向具体记录；无法确认的签收人身份，应保留为待核实项。如果团队连依据都找不到，就难以判断调查是否完成，更不宜直接执行后续动作。
第一版要能查到结果，也要能停止
Barry 用环境、工具和系统提示概括智能体的基本构成。对企业而言，可以把它理解为：在哪里工作、能够做哪些操作、遵守什么任务要求。
这是一套执行循环的起点。生产使用还需要业务系统提供身份、权限和操作记录。订单智能体应在指定订单范围内查询，知道交付物是什么，并能收到查询失败、权限不足或材料冲突的反馈。
终止条件尤其要明确。找到可核对的原因，可以交出调查单；证据矛盾且无权继续查询，可以提交待人工处理的材料。不能把“继续努力”写成唯一要求，让它反复调用同一查询。
任务的调用次数、等待时长和可操作范围，也应由程序限制。模型可以提出下一步，执行系统负责检查是否允许。一个简洁的方案，同样可以有严格的业务约束。
复杂功能应有明确的加入理由
基础调查能够完成以后，再看哪里耗时。互不依赖的查询可以并行；重复读取的材料可以考虑缓存；进度页面可以显示已经取得哪些证据、还缺什么。
这些改动都需要对应实际问题。地址变更记录有更新时，缓存旧结果就可能误导调查；查询存在先后依赖时，并行并不会解决问题。多加功能之前，应说明它改善了哪个具体环节。
Anthropic 在2026 年 4 月的工程说明 中也提醒，围绕旧模型短板设计的执行安排，可能随着模型进步失去作用。这对企业的启示是定期检查现有做法，而非永久累加复杂度。
立项时，可以选一类真实异常，写清常规处理路径和需要调查的分支，再与当前人工做法比较。若工作流已能稳定处理，就保留工作流；需要临时判断、结果有价值且能够核对的部分，再交给智能体。
把自主执行留给复杂任务，并为这些任务保留可核对的结果和明确的执行边界。
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