智能体是流程决策，不是模型决策

每隔几年，行业就会给同一个承诺换个新名字：数据仓库、机器学习、数字孪生、生成式 AI，现在是智能体。这些我都亲手交付过。把“挣到钱的”和“没挣到钱的”区分开的那个规律，几乎没变过：赢家是因为它改变的流程而被选中的，而不是因为里面的技术。

智能体把赌注提高了，因为这是软件第一次不只是给建议，而是直接动手：开采购订单、预约维修时段、回复供应商、更新记录。

流程的三项检验

在选模型或平台之前，先让候选流程过三关：

• 输入是数字化的吗？ 邮件、工单、传感器事件、ERP 交易。如果工作从纸上或某个人的脑子里开始，先把这部分数字化。
• 规则清楚吗？ 不必完美，但要清楚到两位有经验的人通常会做出同样的判断。
• 出错能撤回吗？ 可撤回的操作（草稿、预约、标记一个工单）是智能体应该起步的地方。不可撤回的操作，以后再说，甚至永远不碰。

三关都过的流程，是候选。只过一关的，是研究项目，应该按研究项目来立项和拨款。

然后是负责人

第二个决定，是智能体加入的流程归谁负责。不是谁负责这个智能体，而是谁对结果负责。在工厂里，这通常一目了然；在共享服务、销售运营和采购里，往往并不清楚。把智能体丢进一个没有负责人的流程，它就会变成人人都能拿来做实验、却没人对它负责的东西。

模型排在最后

到了这一步，技术选择才开始重要：用哪个模型、哪个平台、哪朵云；凡是涉及中国的，还要看其中哪些能在数据必须留存的地方运行。这些都是有真实取舍的真实决定，也恰好是供应商最热心帮忙的部分。这又多了一个先做前两个决定的理由。

让智能体最快进入生产的路线：挑一个无聊、数字化、可撤回、有明确负责人的流程，把它做得可衡量地更好。然后，再做下一个。