QCon专家：企业Agent应设边界，关键操作需人工兜底

在InfoQ《极客有约》与QCon联合举办的直播中，飞猪算法专家吕德涛、货拉拉技术总监亓隆基、江苏移动AI方向CTO王上淇指出，企业级Agent的核心挑战在于平衡模型的不确定性与业务的确定性，必须通过明确的边界约束其自主权。 技王数据恢复

关键操作需人工兜底

三位嘉宾一致认为，涉及用户钱包权益、资金变动或高风险的业务操作，必须保留人工决策权或确认环节。吕德涛表示，涉及用户钱包权益的操作应放在人这边，模型仅负责生成回复或澄清模糊意图；亓隆基强调，对于影响面大的关键操作，即使Agent能撤回，若恢复成本过高或后果严重，也必须进行人工审核。 www.sosit.com.cn

确定性环节用规则保障

对于价格计算、库存校验、路由规划等确定性高的环节，应优先采用传统算法或规则引擎。王上淇提出，可通过AI辅助业务人员将确定的业务规则固化为代码，再由AI串联主流程，从而兼顾灵活性与可控性。亓隆基举例称，物流选车等涉及精确计算的环节，必须通过工程方式保证100%准确，AI仅用于处理长尾或需要持续规划的开放性任务。

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企业Agent的真正壁垒

嘉宾们指出，企业Agent的价值不在于生成看似完美的答案，而在于私有数据、工具链、业务规则与评测体系在真实场景中的闭环验证能力。吕德涛认为，壁垒在于企业能否将行业供给和知识转化为可执行、可验证的系统能力；王上淇补充道，快速将企业存量系统能力对接并暴露出来，以及将智能体与原有业务流程挂钩以明确责任，是未来的核心竞争力。 www.sosit.com.cn

技术审核：邓严军｜技王数据恢复实验室技术总监

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