文 |   沈素明

在企业争相部署专用 Agent（智能体）的浪潮中，一个普遍且要命的矛盾是：一家企业，可能花费数百万开发了一款能自动处理客诉的 Agent，它拥有最新的大模型技术，能流利地回答客户的任何疑问，但在一个最关键的时刻——客户情绪爆发，需要打破常规、灵活应变时——它却只是机械地重复条款。

最终，这个昂贵的 Agent 在业务部门眼中，只是一个速度更快的 " 复读机 "。

你看，问题可能不在于 Agent 不够聪明，而是业务逻辑没有被正确、彻底地 " 翻译 " 给它。企业普遍误以为开发 Agent 是技术问题，是购买一个先进的算法包；但我的观察是，Agent 失败的根本原因，90% 出在业务理解上。

Agent 的智能，从来不来自算法的先进性，而来自业务逻辑的清晰度。Agent 只是一个世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。你给它一张模糊的地图，它就会给你一个随机的结果。

这是摆在所有企业面前的挑战：如何把业务专家脑海中那套靠经验、直觉、人情世故运转的隐性逻辑，转化为 AI 能够理解的显性指令。

一 .   为什么 Agent 的智能不来自算法

在开始谈论如何开发 Agent 之前，我们有必要建立一个共识 / 前提：Agent 的生命线是业务逻辑的深度，而不是 AI 技术的广度。

什么是我们日常工作中真正的业务逻辑？它绝不仅仅是流程图上的那几个箭头和方框。

真正的业务逻辑，是由三个核心部分构成的：决策规则、异常处理和边界条件。

·决策规则：某个环节的判断标准，例如：" 客户在三个月内投诉两次以上且订单金额大于五千，自动升级为 VIP 处理。"

·异常处理：预设的 "Plan B"，例如：" 如果系统 API 调用失败，应该自动切换到邮件通知，并记录失败日志，而非直接报错。"

·边界条件：人性化的 " 红线 "，例如：" 无论客户如何无理，Agent 不得使用任何带有情绪色彩的词汇，不得泄露其他客户的任何信息。"

你想想看。我们企业的日常运转，往往依赖于资深员工的 " 隐性知识 "。一位客服主管不用看手册就知道，面对 " 发火的客户 " 要先赔偿一个小额红包，这是多年经验形成的边界条件。但 Agent 没有经验，它只能遵守指令。如果你只告诉它 " 解决客户问题 "，它会从知识库里找一个最优解，而忽略了 " 情绪安抚 " 这个隐性逻辑。

企业在提 Agent 需求时，最常犯的错误，就是将 " 目标 "当成了" 业务逻辑 "。

·错误的需求：" 我们需要一个 Agent 来提升客户满意度。"

·正确的逻辑：" 我们需要 Agent 能够实时监测聊天中客户情绪的负面波动，并将波动阈值超过80% 的客户聊天，在 2 分钟内自动转接给人工主管，并附上前三句话的摘要。"

" 提升满意度 " 是目标，而 " 监测情绪波动并在 2 分钟内转接 " 才是 Agent 能理解并执行的业务逻辑。

如果业务逻辑不清晰，Agent 的每一次自主规划和代码执行，都可能偏离企业的核心价值，甚至带来风险。我们必须从根本上意识到：开发 Agent，本质上是业务专家和 AI 工程师共同完成的 " 业务逻辑数字化 " 工程。

二 .   业务的数字化：Agent 开发的三个准备

既然 Agent 是业务逻辑的执行者，企业在开发前，准备的就不是代码，而是三层核心的业务资产。

这是赋予 Agent 判断力和行动方向的最高指令，我们必须将它提炼为目标 - 路径 - 约束。

目标（T）：  必须是可量化、可验证的结果。例如，不是 " 预测销售额 "，而是 " 预测未来三周内，华东地区 TOP10 客户的订单波动，并确保预测准确率高于 85%"。

路径（P）：  必须是可操作、可执行的步骤序列。Agent 不能接受 " 你去想想办法 " 这样的指令。它需要的是：" 第一步：调用 CRM API 获取数据；第二步：将数据导入预测模型；第三步：将模型结果与历史数据对比，生成波动率报告。"

约束（C）：  这是最重要，也是最常被遗漏的人性输入。约束，是人赋予 Agent 的最高智慧。它包括伦理底线、安全红线和价值偏好。例如，在任何情况下，Agent 不得以牺牲客户数据安全为代价来提高效率。

为什么很多 Agent 跑偏？就是因为它的 " 宪法 " 里只有目标和路径，而没有约束。约束缺失，Agent 就会为了效率最大化而采取任何手段，这在商业世界是极度危险的。

Agent 在执行任务时，需要调用知识来指导决策。企业拥有的私有知识（产品手册、历史报告、FAQ、企业文化文档）是 Agent 智能的来源。

Agent 的 " 记忆力 " 不在于你扔给它多少 PDF 文件，而在于这些文件的结构化程度。

一个堆满杂乱 PDF 的知识库，对 Agent 来说就像一个杂乱无章的图书馆。当 Agent 需要一个关键信息时，它必须翻遍所有文件。这是低效的。

真正的知识准备，要求企业将核心文档进行结构化、语义化处理。我们必须告诉 Agent：这份文档是 " 产品说明书 "，它的优先级最高；那份是" 历史案例 "，只供参考。只有结构化的知识，才能让 Agent 在检索时实现精准定位，快速提取，从而避免 " 答非所问 " 的低级错误。

Agent 最终是要落地的，它必须能够操作企业的内部系统，如 CRM、ERP、财务系统等。这是 Agent 的 " 手脚 "。

这层准备的关键在于权限和接口的标准化。

我们必须为 Agent 提供API 文档和安全的访问凭证，而非让它通过模拟人工点击网页（Web 操作）来执行任务。API 接口的调用，比模拟人工操作更稳定、更安全、更可控。

一旦 Agent 获得了 API 权限，它就获得了自主执行的能力。企业必须清晰地界定它的操作边界：Agent 可以 " 读取 " 数据，但不能随意 " 修改 " 或 " 删除 " 关键数据；Agent 可以 " 发送 " 邮件，但不能以 " 高管 " 的名义发送。这种权限的精准化，是确保 Agent 在业务环境中安全运行的最后一道防线。

三 .   翻译的艺术：从隐性经验到 AI 指令

Agent 开发最难，也是最稀缺的能力，就在于 " 翻译 "。它横跨了业务专家和 AI 技术之间的巨大鸿沟。

这种 " 翻译 " 工作，不是一个纯粹的业务专家能完成的，也不是一个纯粹的 AI 工程师能完成的。

·业务专家能说清 " 怎么做 "，但说不清 "AI 能懂 " 的显性规则。

·AI 工程师能写出代码，但听不懂资深业务员那句带着人情世故的潜台词。

我们需要一个具有复合型思维的人，一个能坐在业务专家旁边，将他 20 年的隐性经验，转化为 Agent 的 "if/then"、"when/then"、"unless"的逻辑规则。他需要能够访谈一位销售老兵，提炼出他 " 对客户情绪的判断阈值 "，然后将这个阈值精确地编码成 Agent 的约束条件。

技术在快速平民化。今天的 Agent 开发平台已经变得越来越简单，你不需要写复杂的代码就能部署一个 Agent。

但业务理解的门槛，却在不断提高。越是复杂的业务，越是涉及多部门协作、多目标冲突的场景，对业务逻辑清晰度的要求就越高。

未来的竞争，比拼的不是谁的技术更先进，而是谁的业务理解能被更清晰、更准确地编译成 Agent 的指令。那些真正成功的 Agent，不是技术最先进的，而是业务逻辑最清晰、最贴合企业核心价值的。企业要找的不是 "AI 专家 "，而是 " 懂 AI 的业务专家 "。

这才是 "Agent 开发 "，这场 " 管理变革 " 的真正核心。它倒逼我们重新审视：公司的业务到底是如何运转的？

开发 Agent，是一次将企业的灵魂——那些由无数经验、教训、价值观沉淀而成的隐性业务逻辑——进行数字化、显性化的伟大工程。

必须先在纸上把业务逻辑说清楚，才能让 Agent 在云端跑得安全、跑得有价值。否则，公司只会得到一个成本高昂、答非所问的 " 复读机 "。

决策权，始终在人手里！