從 AI 助手到智慧體團隊：企業如何建立自己的 AI Agent 系統？

過去兩年，AI 助手迅速進入企業。

員工使用 AI 寫文案、做研究、分析資料、編寫程式碼和處理日常工作。企業也開始嘗試建立自己的 AI 客服、AI 銷售和 AI 助手。

但當企業開始將 AI 應用於真正的業務流程時，一個新的問題逐漸顯現：

AI 能夠回答問題，卻不一定能夠完成工作；能夠完成單項任務，卻不一定能夠協同完成整個業務流程。

例如，一家企業希望 AI 幫助完成一次完整的市場營銷活動。

它需要理解企業品牌、研究市場、分析競爭對手、制定營銷策略、生成內容、製作影片、檢查品牌一致性、釋出到不同媒體，並持續分析傳播效果。

這不是一個簡單的問答任務，而是由多個專業工作組成的複雜業務流程。

如果每個環節都依賴員工手動操作不同的 AI 工具，企業仍然需要大量人工協調。

真正的變化，是讓不同的 AI Agent 具備專業職責，透過企業知識、工具、工作流和統一的執行管理系統協作完成任務。

這就是企業 AI Agent 系統需要解決的問題。

我認為：

未來企業的 AI 競爭力，不只是擁有多少個智慧體，而是能否建立一套讓智慧體理解業務、協同工作、可靠執行和持續最佳化的完整體系。

首先需要明確一個概念。

AI 助手和 AI Agent 並不是完全相同的東西。

傳統 AI 助手主要透過對話提供資訊、建議和內容。

例如：

• 幫助撰寫一篇營銷文章。
• 分析一份商業報告。
• 回答企業內部知識問題。
• 生成一個產品設計方案。

使用者提出問題，AI 生成回答，任務通常在一次或幾次對話中結束。

AI Agent 則進一步具備了任務規劃、工具呼叫、流程執行和結果判斷能力。

OpenAI 在 2026 年釋出的《A Practical Guide to Building AI Agents》中，將 Agent 描述為能夠管理工作流程執行、呼叫外部工具並在明確約束下自主完成任務的系統。1

兩者最大的區別在於：

當然，並不是所有 Agent 都具有完全自主的執行能力。

Agent 的自主程度取決於模型能力、任務複雜度、工具許可權、執行環境和治理機制。

例如：

一個 AI 客服 Agent 可以自動回答常規問題，查詢訂單狀態，並在需要時將問題轉交人工。

一個 AI 研究 Agent 可以根據研究目標，查詢多個資料來源，整理證據，形成分析報告。

一個 AI 營銷 Agent 可以根據品牌知識和營銷任務，完成策劃、內容生產和釋出準備。

它們的共同特點是：

AI 不再只是告訴人類應該做什麼，而是能夠在授權範圍內實際完成一部分工作。

如果一個 Agent 可以完成一項專業任務，那麼多個 Agent 是否能夠組成一支團隊？

答案是可以，但需要合理的架構設計。

例如，一個企業需要完成產品上市活動：

• 市場研究 Agent：研究行業和競爭對手。
• 產品研究 Agent：分析產品特點和客戶需求。
• 營銷策劃 Agent：制定市場推廣策略。
• 內容創作 Agent：生成文章、廣告文案和社交內容。
• 視覺創意 Agent：製作視覺和影片素材。
• 品牌稽核 Agent：檢查品牌一致性。
• 資料分析 Agent：跟蹤傳播效果。

這些 Agent 可以各自承擔專業工作，透過統一的管理和協調系統形成完整的工作流程。

這與傳統軟體中的多個獨立功能模組不同。

Agent 不僅具有功能，還可以根據任務目標進行分析、判斷、選擇工具和執行步驟。

2026 年 LangChain 釋出的《State of Agent Engineering》調查覆蓋超過 1,300 名專業人士：

• 57% 的受訪者表示其 Agent 已經在生產環境執行。
• 32% 將質量問題列為 Agent 生產部署的主要障礙。
• 89% 已經實施某種形式的 Agent 可觀測性。
• 只有52%表示已經採用 Agent 評估機制。2

這些資料說明，市場正在從 Agent 的概念驗證進入實際部署階段，但可靠性、管理和質量評估仍然是重要挑戰。

企業需要建立的不只是 Agent 建立工具，而是一套完整的 Agent Engineering 與 Agent Operations 體系。

我認為，一套真正適用於企業的 Agent 系統，至少需要建立八個核心組成部分。

每一個 Agent 都應該具有明確的身份和職責。

不能只是建立一個名稱叫作 Marketing Agent 的機器人，然後期待它完成所有營銷工作。

一個專業 Agent 至少需要定義：

• Agent Identity：身份和名稱。
• Role：專業角色。
• Objective：工作目標。
• Instructions：工作指令。
• Knowledge：專業知識。
• Skills：可使用的技能。
• Tools：可以呼叫的工具。
• Permissions：操作許可權。
• Output Contract：結果交付規範。
• Evaluation Criteria：質量評價標準。

例如，一個市場研究 Agent：

身份：Market Research Agent。

職責：圍繞企業指定的產品和市場進行研究。

能力：行業資訊採集、競爭分析、市場趨勢分析、資料整理。

知識：企業產品資訊、歷史研究資料、行業知識。

工具：搜尋、資料查詢、研究資料庫。

輸出：結構化市場研究報告，包含資料來源、分析結論和證據。

許可權：允許讀取授權資訊，不允許自行修改企業經營資料。

這樣，Agent 才真正具有可管理的專業職責。

通用 AI 並不天然瞭解每一家企業。

它不知道企業的產品規格、客戶情況、業務規則、品牌規範和歷史經營經驗。

因此，企業需要建立自己的知識體系。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是實現這一能力的重要技術。

其基本過程是：

1. 將企業授權的文件、知識和資料進行處理。
2. 建立索引與檢索能力。
3. Agent 根據任務檢索相關知識。
4. 將檢索到的上下文提供給模型。
5. AI 基於相關資料生成分析和結果。

企業知識可以包括：

• 公司介紹和組織資料。
• 產品與服務資訊。
• 品牌規範和視覺要求。
• 客戶資料與服務記錄。
• 內部 SOP 和業務流程。
• 歷史專案和經營資料。
• 合同、政策和業務規則。
• 行業研究和市場報告。

但 RAG 不能簡單理解為把所有文件上傳到一個知識庫。

企業還需要解決：

知識是否準確、是否過期、是否具有訪問許可權、是否能夠找到正確的資料，以及回答是否能夠追溯來源。

不同 Agent 應該根據身份和許可權訪問不同知識。

例如：

財務 Agent 可以訪問授權財務資料，營銷 Agent 可以訪問品牌和產品資料，但不能因為它們屬於同一個企業，就自動獲得所有內部資料的訪問許可權。

企業知識體系的真正價值，是讓 AI 具備可靠的業務上下文。

如果說 Agent 是專業員工，那麼 Skill 就可以理解為它掌握的專業工作方法。

一個 Agent 不應該每次都從頭摸索如何完成同一類任務。

企業可以將經過驗證的專業工作流程、操作規範和知識方法整理成可複用的 Skill。

例如：

Market Research Skill：

• 市場研究步驟。
• 資料收集標準。
• 競爭分析框架。
• 資料來源要求。
• 報告結構。
• 質量檢查規則。

Brand Content Skill：

• 品牌語氣規範。
• 產品事實檢查。
• 內容策劃方法。
• 文案結構。
• 品牌一致性稽核。
• 不同平臺的內容規範。

Business Analysis Skill：

• 商業模式分析。
• 市場規模研究。
• 收入模型分析。
• 成本結構研究。
• 風險評估。
• 商業報告交付規範。

Skill 可以被不同 Agent 重複使用。

例如，營銷策劃 Agent 和內容創作 Agent 都可以呼叫 Brand Content Skill，但分別承擔策劃和創作工作。

這能夠幫助企業將專業經驗沉澱為長期可複用的數字化能力。

Agent 負責完成任務，Skill 提供專業方法，企業知識提供業務依據。

Agent 如果只能讀取知識和生成內容，其工作能力仍然有限。

真正的業務 Agent 需要連線外部系統和業務工具。

例如：

資料工具

• 查詢 CRM。
• 讀取資料庫。
• 搜尋企業文件。
• 獲取市場資料。
• 查詢訂單和庫存。
• 獲取經營指標。

執行工具

• 建立客戶記錄。
• 更新專案任務。
• 生成業務檔案。
• 傳送經過審批的郵件。
• 釋出營銷內容。
• 建立工單。

協作工具

• 呼叫其他 Agent。
• 觸發工作流。
• 提交審批。
• 通知負責人。
• 交接任務。

OpenAI 將 Agent 工具歸納為資料工具、執行工具和協調工具三類，這也是設計企業 Agent 工具體系時很實用的分類方式。1

這裡有一個非常重要的設計原則：

工具應該標準化、可複用、可授權，而不是每個 Agent 都單獨開發一套工具。

例如，企業 CRM 查詢能力應該成為統一的工具服務。

經過授權的不同 Agent 可以呼叫它，但每個 Agent 的訪問範圍和操作許可權可以不同。

這樣才能降低開發和維護成本，並建立統一的許可權管理體系。

Agent 能夠動態判斷和執行任務，但企業業務不能完全依賴 AI 自由決定所有流程。

很多業務仍然具有明確的執行順序、審批節點和交付標準。

這就需要 Workflow。

例如，一個企業的營銷活動工作流：

市場研究 → 營銷策劃 → 內容生產 → 品牌稽核 → 人工審批 → 媒體釋出 → 資料分析。

其中：

• 某些步驟可以由 AI 自動執行。
• 某些步驟需要呼叫專業 Agent。
• 某些步驟必須等待人工批准。
• 某些步驟必須滿足明確的業務條件才能繼續。

Workflow 的價值是將企業業務規則變成可管理、可執行的流程。

Agent 與 Workflow 並不是互相替代的關係。

Agent 擅長理解上下文、動態判斷和處理複雜任務。

Workflow 擅長定義執行順序、條件、審批和業務約束。

兩者結合，才適合複雜企業業務。

當企業擁有多個 Agent，就需要解決：

誰來決定呼叫哪個 Agent？

任務如何分配？

多個 Agent 如何共享必要的上下文？

執行順序如何安排？

一個 Agent 失敗後如何處理？

最終結果由誰整合？

這就是 Agent Orchestration。

常見的協作方式有三種。

由一個主 Agent 負責理解目標、分配任務和整合結果。

適合需要統一管理、統一結果和集中控制的企業任務。

一個 Agent 完成自己的職責後，將任務和必要上下文交給下一個 Agent。

例如：

客服 Agent 識別客戶問題 → 售後 Agent 處理訂單 → 財務 Agent 核對退款 → 客服 Agent 向客戶反饋。

適合不同專業 Agent 之間具有明確交接關係的業務。

多個 Agent 同時處理不同任務，最後彙總結果。

例如：

一個投資專案研究任務，可以同時啟動：

• 行業研究 Agent。
• 競爭分析 Agent。
• 財務分析 Agent。
• 風險研究 Agent。

完成後由主 Agent 綜合分析。

適合可以拆分、相互獨立且能夠並行完成的工作。

OpenAI 的 Agent 構建指南也將 Manager 和 Decentralized 兩種模式作為主要的多 Agent 協作架構，並建議根據任務複雜度逐步引入多 Agent，而不是一開始就構建複雜網路。1

這是企業 Agent 系統中非常重要、但容易被忽略的部分。

一個 Agent 即使已經定義了身份、知識、技能和工具，也不意味著它能夠穩定完成複雜任務。

企業還需要一個執行環境，負責管理 Agent 的實際執行過程。

這就是本文所說的 Agent Harness。

這裡將 Harness 定義為承載 Agent 執行的執行與控制層，不同技術平臺的具體實現和命名可能有所不同。

它需要負責：

任務執行

• 接收任務。
• 啟動 Agent。
• 管理執行迴圈。
• 呼叫模型和工具。
• 處理多步驟任務。

狀態管理

• 儲存任務上下文。
• 記錄執行進度。
• 管理中間結果。
• 支援任務暫停和恢復。

異常處理

• 工具呼叫失敗。
• 超時與重試。
• 任務中斷。
• 結果不確定。
• 異常終止和人工接管。

執行控制

• 執行許可權檢查。
• 預算和資源限制。
• 審批等待。
• 執行事件記錄。
• 任務追蹤。

執行反饋

• 記錄每一步執行情況。
• 收集工具呼叫結果。
• 生成執行日誌。
• 為質量評估提供依據。

Harness 與 Workflow 也不一樣。

Workflow 定義業務任務應該怎樣進行。

Harness 負責讓 Agent 和 Workflow 在實際執行中受到控制、被跟蹤，並且能夠處理異常。

可以這樣理解：

Agent 是執行工作的智慧體，Workflow 是業務流程，Harness 是承載和管理執行過程的執行控制層。

如果企業沒有可靠的 Harness，Agent 可能在複雜任務中出現執行中斷、重複呼叫、狀態丟失、工具失敗後無法恢復等問題。

因此，Harness 是 Agent 從演示走向生產環境的重要基礎。

企業不可能允許所有 Agent 自由訪問所有資料和執行所有操作。

Agent 越來越多，管理問題也會越來越複雜。

企業需要建立統一的 Agent Governance。

主要包括：

• Agent 身份和歸屬。
• Agent 版本與配置管理。
• 工具依賴管理。
• 資料訪問許可權。
• 執行許可權。
• 任務審批。
• 風險分級。
• 執行記錄。
• 模型與算力成本。
• 安全審計。

同時，還需要 Observability，即執行可觀測性。

企業必須知道：

• 哪個 Agent 正在執行？
• 當前執行什麼任務？
• 呼叫了什麼工具？
• 使用了哪些資料？
• 執行了多少步驟？
• 花費了多少模型成本？
• 是否發生錯誤？
• 是否需要人工接管？
• 最終任務是否完成？

LangChain 2026 年的調查顯示，89% 的受訪組織已經實施某種 Agent 可觀測性，而完整的質量評估機制仍然落後。2

這說明 Agent 的執行可見性和質量控制已經成為生產部署的重要基礎。

我們以企業的品牌營銷活動為例。

假設企業提出一個目標：

根據最新市場趨勢，為品牌制定一套30天的海外營銷活動，並完成內容生產、品牌稽核和多渠道釋出。

傳統模式下，需要不同崗位協作。

在企業 Agent 系統中，可以這樣執行。

Marketing Manager Agent 接收任務。

理解品牌、目標市場、產品、預算和營銷目標。

將任務拆分為市場研究、營銷策略、內容生產、品牌稽核和釋出等階段。

透過 RAG 檢索：

• 品牌資料。
• 產品事實。
• 視覺規範。
• 目標客戶。
• 歷史營銷活動。
• 已授權的市場資料。

確保後續工作符合企業真實資訊。

將上述任務按照工作流組織。

每個階段都有輸入、輸出和完成條件。

如果市場研究沒有透過質量檢查，不能直接進入最終策劃。

如果內容沒有透過品牌稽核，就不能進入釋出環節。

企業營銷負責人稽核：

• 營銷策略。
• 對外宣傳內容。
• 預算。
• 釋出渠道。
• 最終釋出許可權。

透過後，授權的釋出 Agent 執行任務。

Analytics Agent 獲取傳播資料，分析內容效果和客戶反饋。

將結果反饋給營銷管理 Agent，形成下一輪最佳化建議。

最終，企業獲得的是一套可以持續執行的智慧營銷工作系統，而不是七個相互獨立的聊天機器人。

Agent 能夠執行任務，就意味著它可能影響真實業務。

因此，企業必須建立比普通聊天應用更加嚴格的安全管理機制。

我認為至少需要六項基本原則。

每個 Agent 只獲得完成自身任務所必需的許可權。

可以讀取資料，不代表可以修改資料。

可以生成內容，不代表可以直接釋出。

可以分析財務資料，不代表可以執行付款。

資料查詢、內容生成和實際業務操作應該具有不同的許可權。

尤其是涉及資金、合同、客戶資料和外部發布的操作，必須建立獨立控制機制。

以下行為原則上應當經過人工批准：

• 資金支付。
• 合同簽署。
• 重要資料刪除或修改。
• 重大客戶承諾。
• 對外發布重要宣告。
• 關鍵系統配置變更。

Agent 可能讀取網頁、郵件、文件和第三方資料。

這些外部資訊不能自動成為系統指令。

必須防止提示詞注入、惡意檔案和未經授權的資訊訪問。

需要記錄 Agent 的身份、任務、工具呼叫、執行結果、審批記錄和異常事件。

發生問題時，能夠還原執行過程。

Agent 不能無限迴圈執行任務。

必須設定超時、預算、最大執行步驟和失敗處理機制。

無法確定結果時，應暫停並交由人工處理，而不是假設操作已經成功。

OpenAI 的 Agent 開發指南也強調，Agent 的安全控制需要結合身份認證、授權、嚴格訪問控制、分層 Guardrails 和人工干預機制，而不能只依賴提示詞。1

企業不能用 Agent 數量作為智慧化程度的主要指標。

也不能只看每個 Agent 每天呼叫多少次。

真正重要的是 Agent 是否完成了業務任務，並創造了價值。

建議建立六類指標：

還應該建立標準化的 Agent Evaluation。

例如：

為一個客服 Agent 準備100個具有代表性的測試問題。

檢查：

• 是否找到了正確的企業知識？
• 是否呼叫了正確的工具？
• 是否遵循許可權規則？
• 是否生成正確的回答？
• 是否在需要時轉交人工？

透過測試資料持續評估 Agent 的質量。

OpenAI 的 Agent Evaluation 文件也建議使用 Trace、Grader、Dataset 和 Eval Runs 對整個執行流程進行分析和評估，而不僅僅評價最終生成的文字。3

企業 Agent 的真正成熟，不是能夠完成一次演示，而是在不同任務、不同條件和長期執行中持續保持可靠表現。

在 AIEASE，我們將企業 Agent 視為一套完整的生產力體系，而不是孤立的應用。

這也是 BASE 的核心定位：

BASE — AI Capability & Agent Infrastructure Layer

為企業和業務應用提供統一的 AI 能力、智慧體管理、知識、連線、工作流和執行治理基礎。

BASE 的體系圍繞以下能力組織。

統一接入和管理不同 AI 模型及能力。

根據任務型別選擇適合的模型和服務。

建立 Agent 的建立、配置、管理和執行體系。

支援不同業務應用使用專業 Agent。

為 Agent 提供企業知識、業務資料和上下文。

將專業工作方法與外部工具能力組織起來，讓 Agent 可以複用技能並執行任務。

將多個 Agent 和業務流程組織成可管理的執行體系。

為 Agent 提供任務執行、狀態管理、工具執行、暫停恢復和異常處理等執行控制能力。

建立 Agent 依賴治理、執行監控、成本預算、許可權管理和安全審計。

這些能力在 BASE 中形成統一的平臺管理框架，包括模型服務、BASE 能力目錄、Agent 能力控制中心、Agent 管理、知識、應用連線、工作流、Harness 執行運營、Agent 依賴治理、成本預算及審計安全等。

在此基礎上，AIEASE 的不同業務系統可以使用共享的 AI 能力。

例如：

AIEASE VENTURE

使用 AI CEO 與 Executive Team 完成商業研究、專案策劃和創業構建。

EASEBIZ Suite

將 Agent 應用於商務、客戶關係、數字員工和企業協作。

AI Content Marketing Cloud

將專業 Agent 應用於品牌研究、營銷策劃、內容生產、品牌稽核和媒體運營。

VOICIE IP OS

將 Agent 應用於 IP 創意、角色開發、內容生產和長期運營。

DigiVerse

探索 AI 數字身份、持續行為、訪問、互動和群體協作。

不同業務擁有自己的應用邏輯、業務資料和使用者許可權，但可以建立在統一的 AI 基礎能力之上。

這能夠避免每個應用重複建設模型接入、Agent 執行、知識管理、工具連線和成本管理體系。

對於企業客戶，我建議不要一開始就建設龐大的 Agent 網路。

應該從實際業務出發，採用逐步擴充套件的方法。

找到一個工作量大、流程相對明確、具有實際商業價值的場景。

例如客服、市場研究、銷售線索處理或營銷內容生產。

明確 Agent 要完成什麼任務、交付什麼結果，以及怎樣判斷成功。

整理企業業務資料、產品資訊、操作規範和必要的資料來源。

定義 Agent 的身份、職責、指令、Skill、工具和許可權。

將業務任務組織成工作流，並建立執行、狀態、異常和審批管理機制。

透過真實業務樣本測試質量、成本、穩定性和人工介入情況。

當單個 Agent 無法合理承擔多個不同職責，或者業務需要並行協作時，再增加專業 Agent。

最後將經過驗證的 Agent 能力擴充套件到更多業務部門。

這比一次性建立幾十個 Agent 更容易取得真實成果。

人工智慧正在從單一工具走向可以參與業務執行的智慧體。

未來企業將不再只是擁有不同軟體系統和人工崗位，還會擁有一支由專業 AI Agent 組成的數字化工作團隊。

這些 Agent 能夠理解任務、訪問知識、呼叫工具、執行工作流，並透過統一的執行管理系統完成協作。

但真正有價值的企業 Agent 系統，不是讓 AI 無限制地自主行動。

而是讓每個 Agent 都有明確的身份、職責、知識、能力、許可權和交付標準。

讓每個業務流程都能夠被執行、監督、評估和持續最佳化。

讓企業能夠清楚地知道 AI 在做什麼、為什麼這樣做、使用了什麼資料、產生了什麼結果，以及是否真正創造了商業價值。

未來企業的競爭力，不在於擁有多少個 AI Agent，而在於能否把它們組織成一支真正創造價值的智慧團隊。

AI Agents are becoming a new layer of enterprise productivity.

The next generation of competitive businesses will be built not around isolated AI tools, but around intelligent systems where agents, data, workflows and people work together.

Build Your AI Agent Team. Build Your Intelligent Business.

DigiKK
AIEASE AI CEO