服务概览
把模型的理解与规划能力接入可控的业务流程。通过工具接口、状态管理和人工确认，让 Agent 辅助完成信息收集、分类、查询和任务处理，而不是给模型不受限制的操作权限。
适合哪些团队
- 工单、审核、运营等流程中存在大量重复判断和跨系统查询的团队。
- 已有业务 API，希望引入智能助手但保留规则与人工审批的企业。
- 正在验证单 Agent 或多智能体协作，需要明确执行边界的研发团队。
解决什么问题
- 人员需要在多个系统之间反复查询、复制和整理信息。
- 简单聊天机器人能回答，却不能与业务接口形成可靠闭环。
- 任务执行缺少状态、重试和审核记录，出错后难以接管。
开始前需要准备
- 提供流程图、代表性任务和明确的成功/失败条件。
- 确认可用接口、鉴权方式、测试环境与最小权限账号。
- 标明支付、删除、审批等高风险动作，以及必须人工确认的节点。
如何实施
拆分流程与风险
把任务拆成确定性规则、模型判断、工具执行和人工审批，确认每一步输入与输出。
封装工具与状态
为接口定义参数校验、权限、超时、幂等和失败处理，使用工作流管理任务状态。
联调与人工接管
用正常及异常样本验证流程，保留执行日志，在不确定或高风险节点暂停并交给人员处理。
可以交付什么
- 约定业务流程的 Agent 工作流与管理入口。
- 自定义工具接入、参数约束及权限说明。
- 任务状态、人工确认与执行日志。
- 异常场景测试记录、部署配置和操作文档。
边界与限制
- Agent 不能替代所有人工判断，尤其是资金、合规和重大审批。
- 接口不可用、数据缺失或权限不足时，需要明确失败返回，不能假装任务已完成。
- 多智能体不是默认必选，只有分工确实带来价值时才增加复杂度。
- 工具调用成本、耗时与成功率依赖模型、接口及任务边界，应以实际验证为准。
常见问题
Agent 如何接入已有系统？
优先把已有业务 API 封装成受控工具，增加参数校验、鉴权和日志，再由工作流决定调用顺序。没有 API 的系统需要先评估接口改造；不建议直接向模型开放生产数据库写权限。
能让 Agent 自动执行所有操作吗？
不建议。低风险、可回退且规则明确的操作可以逐步自动化；付款、删除、审批等动作应根据业务风险保留人工确认、限额和审计。
为什么不用多个 Agent 处理所有任务？
多个 Agent 会增加上下文传递、调用成本和排错难度。先验证单一受控工作流；当任务确实需要不同职责、权限或并行处理时，再评估多 Agent 协作。
费用由哪些工作构成？
评估时分别列出需求梳理、数据处理、接口联调、应用开发、测试部署与培训；模型调用、算力、存储和后续维护单独说明。范围、样本和验收条件确认后再报价，第三方费用是否包含以双方书面约定为准。
哪些因素会影响交付周期？
资料可用性、接口权限、测试环境、评审反馈和验收范围都会影响排期。先用代表性样本验证主要风险，再确认阶段计划；新增接口或需求变更需要重新评估，不预先承诺统一交付天数。
咨询前需要准备什么？
准备脱敏资料样本、一个典型任务及期望结果、现有系统与接口说明、使用人数和部署要求。说明资料授权、权限边界、谁负责业务确认与验收；暂时没有接口时可先说明人工操作步骤。
如何确认验收与后续维护范围？
上线前共同确认业务用例、权限隔离、无依据处理、接口失败、人工接管和备份恢复等通过条件，保留测试记录。交接时列出代码或配置、部署说明、依赖版本和维护责任；新增功能、模型升级与持续运维是否包含需要单独约定。
智能体联调应特别检查什么？
建议从一个可闭环任务开始，检查接口鉴权、参数校验、幂等、超时重试、人工确认和失败接管。接口数量与质量、写入动作风险和审批流程会影响成本；不能将模型生成的操作建议当作业务系统已执行成功。