企业越来越纷纷部署专用Agent（智能体），然而，这些Agent中有很大一部分无法应对最关键时刻——客户情绪爆发的需求。它只是机械地重复条款，而不具备灵活应变的能力。
这主要是因为业务逻辑没有被正确、彻底地“翻译”给它。这并不是技术问题，而是业务理解方面的差距。agent的智能从来不来自算法的先进性，而来自业务逻辑的清晰度。agent只是一个执行者的世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。
企业在提Agent需求时，最常犯的错误，就是将“目标”当成了“业务逻辑”。例如，“我们需要一个Agent来提升客户满意度”，而应该是“我们需要Agent能够实时监测聊天中客户情绪的负面波动，并将波动阈值超过80%的客户聊天，在2分钟内自动转接给人工主管，并附上前三句话的摘要”。只有这样，才能实现业务逻辑的数字化。
Agent的智能不来自业务逻辑的深度，而是技术广度。真正的业务逻辑，是由三个核心部分构成的：决策规则、异常处理和边界条件。这些部分需要 businesses专家脑海中那套靠经验、直觉、人情世故运转的隐性逻辑，转化为AI能够理解的显性指令。
企业在开发Agent之前，我们必须建立一个共识/前提：Agent的生命线是业务逻辑的深度，而不是AI技术的广度。agent需要拥有明确的目标、路径和约束才能有效执行任务。只有这样，才能让agent在检索时实现精准定位，快速提取，从而避免“答非所问”的低级错误。
agent最终是要落地的，它必须能够操作企业的内部系统，如CRM、ERP、财务系统等。这一层准备的关键在于权限和接口的标准化。企业必须为agent提供API文档和安全的访问凭证，而非让它通过模拟人工点击网页来执行任务。
agent开发最难，也是最稀缺的能力，就在于“翻译”。它横跨了业务专家和AI技术之间的巨大鸿沟。这种“翻译”工作，不是一个纯粹的业务专家能完成的，也不是一个纯粹的AI工程师能完成的。
我们需要一个具有复合型思维的人，一个能坐在业务专家旁边，将他20年的隐性经验，转化为agent的“if/then”、“when/then”、“unless”的逻辑规则。只有这样，才能实现业务逻辑的数字化。
这主要是因为业务逻辑没有被正确、彻底地“翻译”给它。这并不是技术问题，而是业务理解方面的差距。agent的智能从来不来自算法的先进性，而来自业务逻辑的清晰度。agent只是一个执行者的世界顶级的执行者，它需要的是一张没有歧义、没有隐性假设的业务蓝图。
企业在提Agent需求时，最常犯的错误，就是将“目标”当成了“业务逻辑”。例如，“我们需要一个Agent来提升客户满意度”，而应该是“我们需要Agent能够实时监测聊天中客户情绪的负面波动，并将波动阈值超过80%的客户聊天，在2分钟内自动转接给人工主管，并附上前三句话的摘要”。只有这样，才能实现业务逻辑的数字化。
Agent的智能不来自业务逻辑的深度，而是技术广度。真正的业务逻辑，是由三个核心部分构成的：决策规则、异常处理和边界条件。这些部分需要 businesses专家脑海中那套靠经验、直觉、人情世故运转的隐性逻辑，转化为AI能够理解的显性指令。
企业在开发Agent之前，我们必须建立一个共识/前提：Agent的生命线是业务逻辑的深度，而不是AI技术的广度。agent需要拥有明确的目标、路径和约束才能有效执行任务。只有这样，才能让agent在检索时实现精准定位，快速提取，从而避免“答非所问”的低级错误。
agent最终是要落地的，它必须能够操作企业的内部系统，如CRM、ERP、财务系统等。这一层准备的关键在于权限和接口的标准化。企业必须为agent提供API文档和安全的访问凭证，而非让它通过模拟人工点击网页来执行任务。
agent开发最难，也是最稀缺的能力，就在于“翻译”。它横跨了业务专家和AI技术之间的巨大鸿沟。这种“翻译”工作，不是一个纯粹的业务专家能完成的，也不是一个纯粹的AI工程师能完成的。
我们需要一个具有复合型思维的人，一个能坐在业务专家旁边，将他20年的隐性经验，转化为agent的“if/then”、“when/then”、“unless”的逻辑规则。只有这样，才能实现业务逻辑的数字化。
这个问题太多了啊！如果企业只关注“AI技术的广度”，而不是业务逻辑的深度，他们就是最容易犯错的 
！agent的智能不来自业务逻辑的深度，而是技术广度，这是关键 
。只有当我们建立一个共识：Agent的生命线是业务逻logic的深度，才有可能让agent在检索时实现精准定位 
。 
Agent的智能不来自业务逻辑的深度，而是技术广度。所以我们需要建立一个共识：Agent的生命线是业务逻辑的深度，而不是AI技术的广度。只有这样，才能让agent在检索时实现精准定位，快速提取，从而避免低级错误。
最难，也是最稀缺的能力，就在于“翻译”。它横跨了业务专家和AI技术之间的巨大鸿沟。我们需要一个具有复合型思维的人，能够坐在业务专家旁边，将他20年的经验转化为agent的逻辑规则。
企业在开发Agent之前，我们必须考虑 Agent最终是要落地的，它必须能够操作企业的内部系统。权限和接口的标准化才是关键。只有这样，才能让agent在检索时实现精准定位，快速提取。
.我觉得这是因为他们没有正确地“翻译”业务逻辑， Business 逻辑才是agent智能的基础 
. 企业们往往把目标当成了业务逻辑，而应该是确定具体的任务和期望 
. 业务逻辑的深度才是agent的生命线，而不是AI技术的广度 
.企业们需要一个能站在业务专家和AI技术之间的人 
, 一个能将他们20年的经验转化为agent的逻辑规则 
我们需要一个具有复合型思维的人，能将业务专家的20年的隐性经验转化为agent的逻辑规则。只有这样，我们才能实现业务逻辑的数字化。 
企业越来越多地部署专用Agent，但是大部分Agent都没有足够的灵活性去应对关键时刻！ 
。agent的智能并不来自算法的先进性，而是业务逻辑的清晰度。
。这让人想到，公司需要明确的目标、路径和约束，才能让agent有效地执行任务。只有这样，才能避免“答非所问”的低级错误 
。
。企业必须为agent提供API文档和安全的访问凭证，而非让它通过模拟人工点击网页来执行任务 
，完全没有灵活应变能力。这主要是因为业务逻辑没有被正确地“翻译” 
。如果没有这样的人才，agent就不能有效地执行任务 
。
企业们在开发 agent 之前，要建立一个共识：agent 的生命线是业务逻辑的深度，而不是 AI 技术的广度。必须让 agent 有明确的目标、路径和约束，才能有效执行任务。 
企业都想跟着流行跳到 agent 的舞台上，但是还没把业务逻辑都好好地 "翻译" 成了 agents 能够理解的语言 
只有一个人的复合型思维才能 bridging 这个鸿沟 
agent技术在企业中越来越普及，但依然存在一些关键问题。
企业在开发Agent之前，绝不能让目标和业务逻辑混为一谈！ 
业务专家和AI技术之间存在巨大鸿沟。需要一个具有复合型思维的人，才能将他20年的隐性经验转化为agent的逻辑规则 
。需要的是一种更灵活、更有主观性的处理能力 
。我们在这方面又多了一个难题 
企业越来越依赖 Agent，但是它们并不能真正理解客户的情绪变化。 
企业必须为 Agent 提供明确的目标、路径和约束，才能让它在检索时实现精准定位。 
时，才能让 agent真正成就