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2025-09-09 0
在过去几个月,我们不断在推政务服务中的AI Agent应用。
从第一版FAQ问答,到能引导办事的边聊边办Agent,再到能分派任务、驱动流程的智能派单Agent,我们一步步搭建了“能干活”的Agent体系。
但很快我们发现一个悖论:
Agent越来越强,流程却越来越“卡”。
智能体能理解、能判断、能建议,但一旦需要系统配合执行,流程就变得割裂、复杂、甚至反向“限制了Agent的能力”。
这让我意识到:AI Agent不是来适配旧流程的,它应该倒过来成为新流程的“驱动器”。我们一起来聊聊这个观察。
政务服务流程天然强调稳定、安全、可控,但也因此造成了三类AI融合障碍:
用户必须按页面流程点选、上传、提交,一步错了就全部作废。
AI Agent很难插入这个节奏,变成只能“旁白式”讲解,真正触发不了流程。
政策更新后流程改了,但流程配置、页面交互、字段校验都要手动修改,周期长、成本高。
Agent即使识别出新路径,也很难推新流程。
Agent识别完意图后,需要调事项库、用户信息、档案数据、审批引擎、派单系统等多个端,流程无法闭环。
结论很明显:Agent很聪明,但流程“不听话”。
02 我们怎么做的?先让Agent“玩起来”
我们开始反过来做:
不是让Agent适配流程,而是让流程围着Agent重构。
我们筛选了政务服务中150个“低复杂度事项”,满足三个条件:
比如:
这些事项几乎可以通过自然语言+一个上传材料完成。
我们先把这些作为智能导办的试验田,用Agent主导流程,全程无表单化干预,仅靠语义和接口。
跑通之后再向外扩展,用结果倒逼其他事项结构改造。
我们构建了一个“Agent式流程模型”,区别于传统的审批流程建模方式,它包括:
模块 | 含义 | 设计目标 |
对话入口节点 | 用户自然语言入口 | 自动识别意图 + 获取上下文 |
信息抽取节点 | 从对话中获取字段 | 替代传统表单填写 |
材料生成/校验节点 | 调用模型生成/比对材料 | 降低材料复杂度 |
流程触发节点 | 发起系统操作 | 发起真正的业务流程 |
反馈节点 | 返回用户确认/回执 | 结构化反馈而非话术 |
这个结构的关键是:所有节点都以Agent交互为主,后端配合做接口能力,而不是页面驱动。
为了让非技术业务员也能参与,我们开发了一个低代码配置台,让每个事项都可以像拼积木一样拼流程。
一项事项只需配置以下内容:
流程运行在Agent底盘之上,无需重开发页面表单,也不影响现有业务系统。
03 小智能体怎么带动大变革?
别小看一个处理简单事项的Agent,它撬动的,不只是用户体验,而是整个政务服务标准。
有了Agent流程模型后,事项的字段结构、材料规范都要“结构化表达”,无法再模糊处理。
这反过来推动各事项的办事指南标准统一,政策术语清晰表达。
传统办事系统很多流程是“页面化+人工复核”,但Agent要求“接口化+自动化”。
这迫使我们把原来藏在前台和中台的逻辑,往接口中拆解,实现系统微服务化。
Agent不需要“填完一屏再下一步”,它可以边问边办、并行处理。
这带来一种全新的流程节奏:
许多原本“10分钟5页表单”的事项,被压缩成了“1分钟2轮对话”。
最后的话
AI Agent不只是一个“接用户”的工具。它本质上是一种新型的流程触发器、结构重构器和标准推动者。
所以不要只是把Agent丢到老流程里跑一跑,而是:
以Agent为原点,重构流程节奏、接口结构和服务方式。
你会发现,真正的变革,不是让AI适应系统,而是让系统适应AI。
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