本文要点

先整理产品资料、内部 SOP 和历史经验，明确知识来源、版本、权限与维护人，再为 Ai Agent 设计工具和工作流。重要输出保留出处，执行过程保留确认与记录。

AI Agent 的第一步不是选择模型

很多企业开始做 AI 应用时，第一反应是先问“用哪个模型”。但在真实项目里，模型只是能力的一部分。客户更关心的是：回答依据从哪里来，谁可以看到，出现不确定时谁来确认，任务完成后能不能追溯。

因此，我们通常建议企业先把知识来源和工作流程梳理清楚，再决定 Agent 应该承担什么任务。这样做不是把 AI 做得更复杂，而是让它在真实业务里更可靠。

一、先确定知识来源

企业知识往往分散在产品手册、报价表、培训文档、历史项目和员工经验里。要按用途整理资料，区分对外产品资料、内部 SOP 和敏感数据，并标注负责人、更新时间与适用范围。

  • 建立统一资料目录和版本标记
  • 区分公开知识、团队知识和敏感信息
  • 为重要结论保留原文出处，方便人工复核

二、让 Agent 遵循可靠工作流

工作流应该明确触发条件、处理步骤、输出格式和异常处理。例如销售助手先读取客户需求，再从已确认资料中生成回复草稿，最后由销售人员确认后发送。

我们的判断：越接近业务流程，越需要把“什么时候自动做、什么时候必须人工确认”写清楚。

三、保留过程留痕

知识库命中内容、Agent 处理步骤、人工修改记录和最终结果，都是后续优化的重要依据。AI Agent 不是一次性聊天窗口，而是一项会随着资料和流程持续调整的数字能力。