别再将工作流称为“智能体”，真正的AI智能体指南

本文是 Jake 应 Artificial Lawyer 邀请撰写的观点文章，Jake 是这个领域多年的专家，通过本文澄清智能体概念并给出了清晰定义。

编译方式：基本直译，但采用了更地道的中文说法。

年初开始，AI “智能体”（Agent）成了科技圈最火的标签。几乎任何带点大模型和工具集成的软件，都自称“智能体”。

但现实是：很多产品只是换了个名字的工作流而已，它们需要你手把手指导每一步，遇到一点异常就瘫痪，根本谈不上“自主”。

这不仅误导了采购决策，还让整个行业对 AI 的期待被稀释：买了所谓“智能体”，结果发现还是靠人力推动，最后结论是“AI 做不到”。

其实 AI 能做到，但前提是你得知道什么才是真正的智能体。

什么是AI智能体？

一句话定义：AI 智能体是一种能够在预设约束内，自主追求目标并完成任务的系统。

这意味着它至少要具备以下能力：

• 明确目标（如“在合规政策内完成 NDA 签署”）；
• 自主制定并多步调整计划；
• 自主选择和组合工具，而不是等你告诉它“用哪个、什么时候用”；
• 在外部系统中行动、观察结果，并在情况变化时重新规划；
• 能处理障碍（自动回复、缺权限、字段缺失）并寻找替代方案；
• 基于现有渠道运作（邮箱、Slack、Teams），而不是强迫你换界面；
• 符合政策与风险边界，并生成可审计日志；
• 能自己收尾，而不是卡在“下一步等你点”。

缺了这些，就别叫自己智能体。

常见的“伪智能体”

在科技领域，常见的几种“挂羊头卖狗肉”现象包括：

1. 工作流换皮：流程写死，只是插了几个大模型提示。演示很炫，财务部一改表格就崩了。
2. 集成数量秀：集成了几十个工具，但还得你手动点“第三步-选项 B”。这叫遥控器，不叫智能体。
3. 伪装向导：五步 UI 把所有智能体该推断的事都问你。那你才是真智能体。
4. 半吊子副驾驶：能帮起草，但不会催签名、更新跟踪、绕过外出审批。
5. 填表器：帮你补字段，但谈不了进度，也不会自动约会。

如果你的产品属于以上任何一种，坦荡一点，把它称作“辅助工具”或“自动化工作流”。它们依然有价值，只是不是智能体。

自主性分级

为了更直观地识别智能体“段位”，可以参考这张自主性阶梯：

• Level 0：自动化工作流——确定性、易碎、便宜。
• Level 1：辅助型 AI——起草/分类/提取，人类掌舵。
• Level 2：监督型智能体——跨工具规划执行，但关键环节要人工批准。
• Level 3：受限自主智能体——按政策无人值守，仅边缘情况才升级。

目前市面上大部分号称“智能体”的科技产品，其实是 Level 1 伪装成 Level 3。

评估“真智能体”

1. 目标与计划闭环：是否有明确的任务规划器，并能根据结果动态更新计划，而不是仅靠提示词？
2. 工具自主性：是否能自己选工具、切路径，而不是硬编码？
3. 障碍恢复能力：遇到外出邮件、权限拒绝、数据缺失时，能否自行重规划、升级处理？
4. 政策护栏：运行时强制执行审批阈值、条款库、数据规则。
5. 可审计性与安全停机：是否记录完整日志、可重放、可控停机？

如果这些只能靠“人工点击下一步”才能触发，那它只是带自动化脚本的软件，不是智能体。

一个真实案例

目标：在公司政策内完成一份低风险 NDA。

一个真正的智能体会这样做：

1. 解析邮件/Slack 请求，判断对方风险，选择模板；
2. 起草 NDA，套用公司立场并记录原因；
3. 发出电子签名，遇签署人外出则自动找代理、提议电话或改期；
4. 发现非标修改时，在权限范围内自动谈判，超出阈值才人工介入；
5. 更新 CLM、CRM、进度跟踪，并在各自渠道通知干系人；
6. 最后生成完整审计记录与证据包。

一个“伪智能体”则会：生成草稿、打开界面、等你来点。

买家如何判断？

别光听“我们是智能体”，要看数据：

• 无人值守完成率（UCR）：多少任务全程无需人工？
• 障碍恢复率（ORR）：多少问题能自己解决？
• 平均首次干预时间（MTTH）：多久才需要人工第一次接手？
• 政策违规率（PBR）：每千次运行有几次越权？（应趋近零）

别看厂商演示，做一周黑箱测试。 给它邮箱、CLM、电子签名工具和真实边界案例，看它能跑多少。

不是“AI软件2.0”

智能体系统有完全不同的骨架：

• 任务规划器与控制器
• 长时记忆与事务状态
• 政策引擎
• 动态工具箱与回退路由
• 异常监控与停机条件
• 异步事件总线
• 不可篡改审计层

如果你的“智能体”只是提示模板 + API 调用，一遇现实偏差就会崩。

别再滥用“智能体”

智能体不是 UI、不是按钮、不是营销噱头。它是一个可以被布置任务、受约束、能审计、能独立行动的系统。

• 如果你是 Level 1/2，就大方说出来，辅助和自动化工作流也很有价值；
• 如果你想进化到真正智能体，先从低风险高频事务做起（NDA、标准 DPA、常规供应商入驻）；
• 别靠“到处塞审批”假装安全，护栏靠设计，不靠人堵；
• 指标透明化，别只做演示；
• 别逼用户换工作方式，先融入他们已有的途径。

别再给流程换马甲。要么真正做智能体，要么自豪地卖你的好软件。

笔者个人观点

本文观点与笔者看法不谋而合， AI Agent不该是这个样子。

有感于微信接入DeepSeek中译者总结：

注意的点是，真正理解智能体Agent开发的不多，现在绝大多数Agent开发都是换了个名字的低代码传统应用；假的Agent，一如十年前的大数据、5年前的AI，泥沙俱下的时期又来了，大家做好判断。

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AI Agent 在多模态能力和任务执行上取得长足进步，但仍在复杂企业环境中难以落地，特别是准确性与可靠性高要求的领域。

AI Agent 的决策过程缺乏透明性，企业难以理解其推理逻辑，导致信任度不足。输出存在幻觉，甚至推理过程本身也存在幻觉。

AI Agent 应用需要强大的算力和完善的数字化体系，许多企业尚未完成信息化与数字化，面临系统、流程、数据多重技术债，以及软硬件与人才等多重资源约束。

Gartner的行业洞察

“智能体漂白”现象盛行：许多厂商将传统工具（如聊天机器人或 RPA）包装成“Agentic AI”，尽管它们缺乏真正的自主能力。目前真正具备 Agentic AI 能力的厂商仅约 130 家，而不是所谓的成千上万。

项目失败率极高：Gartner 预测，到 2027 年底，超过 40% 的 Agentic AI 项目会被取消，主要原因是成本攀升、商业价值不明确以及缺乏风险控制机制。

目前能力尚未成熟：许多项目还处于早期实验或概念验证阶段，缺乏足够成熟度，无法自主实现复杂业务目标，或正确执行细致任务。

未来采纳会逐步增长。 Gartner 的预测指出，到 2028 年：15% 的日常业务决策将由智能体自主完成（2024 年几乎为零）；33% 的企业软件应用将集成 Agentic AI 功能。

笔者用一句话总结 Gartner 的 Agent 行业洞察：前途是光明的，道路是曲折的。这也是IT 行业对“现象级”技术概念的统一话术，大智物云区块链传统 AI 都经历过。

作者：Jake Jones ，Flank 公司的联合创始人，该公司为法律团队开发能够自主处理日常事务的智能体。

本文转载自​​清熙​​，作者：王庆法