01
从聊天到工作流
以前我们把 AI 当成一个问答框：输入问题，得到答案。现在当它可以读取资料、查询数据库、调用日历和发送邮件时，它更像一个可以被调度的工作台。
这意味着问题也变了。我们不再只问“它答得像不像”，还要问“它下一步该做什么，以及做错了怎么办”。
02
Agent 真正多出来的能力
Agent 会先理解目标，再判断需要什么信息和工具；工具返回结果后，它还要继续检查、补充、重试或转人工。这里的核心不是工具数量，而是任务拆解和依赖关系。
没有依赖的查询可以并发，有依赖的动作必须串行，高风险执行则需要额外确认。
03
能执行不等于有权执行
查询订单和删除订单是两种完全不同的能力。生成邮件草稿和直接群发邮件也不是一个风险等级。系统要把“AI 能不能做”和“AI 有没有资格做”分开。
低风险动作可以自动化，高风险动作让 AI 准备材料，由人确认后再执行，这才是可上线的边界。
04
我会怎样使用 Agent
我更愿意把 Agent 放在资料整理、任务拆分、过程检查和重复执行的位置。关键目标、事实核验、最终发布和不可逆操作，仍然保留人的判断。
这样做不是降低自动化，而是让自动化真正进入长期工作。