🤖 什么是代理工作流？

这指的是能自主完成复杂任务的AI智能体。AI原生公司如 **Sierra** 正是这一趋势的引领者，它们构建的不仅仅是聊天机器人，更是能主动为用户执行操作的“数字员工”。

🎯 场景决定标准

模型选择并非一成不变。对于直接面向客户的产品，公司将“准确性”放在首位。但对于内部AI工具，风向则完全转变，74%的公司会优先考虑“成本”，因为内部应用对容错率更高，控制预算更为关键。

⛰️ 必须翻越的三座大山

除了“模型幻觉”（AI一本正经地胡说八道），“可解释性与信任”（38%）和“证明ROI”（34%）也是核心挑战。尤其在金融、医疗等受监管行业，向用户和监管机构解释AI的决策过程至关重要，这使得“可解释性”成为产品能否落地的关键。

🚀 初创公司

• 积极控制和优化API使用成本，探索核心功能采用开源模型。
• 采纳灵活的混合定价模式（如订阅+按量），平衡收入稳定性与用户价值。
• 建立快速迭代的定价机制，计划在首年内根据市场反馈和成本变化进行至少一次重要调整。

🏢 中型企业

• 优先控制AI API成本，评估转向成本更优或开源AI模型自部署的可行性。
• 采用灵活的混合定价模式，以匹配不同客户的使用需求，捕捉多样化收入流。
• 保持定价策略的动态调整能力，预设在未来12个月内审视和调整定价策略。

🏛️ 大型企业

• 优先控制API成本，实施细粒度用量监控，并战略性评估自建AI能力。
• 充分利用内部资源降本，积极评估并采用开源模型，同时优化推理效率。
• 采用灵活混合定价模式，结合订阅与按量付费，使收入结构更灵活。

🚀 初创公司

• 优先启动核心AI工程团队的招聘流程，提前锁定人才。
• 将合规检查和责任集成员到现有产品开发与运营流程中。
• 聚焦精益高效的核心团队构建，在有限资源下，优先按照主流配置组建团队。

🏢 中型企业

• 将AI伦理与合规职能至开发流程，而非依赖独立团队。
• 优化团队协作并强化“人在环路”（HITL）机制，提高团队运营效率和产出可靠性。
• 实施多元化人才获取与发展策略，建立内部AI技能提升计划。

🏛️ 大型企业

• 立即成立并投资一支跨职能的AI合规与治理专属团队。
• 优化内部AI人才培养与留用机制，并通过标准化工具与平台提升现有技术团队效率。
• 构建端到端AI生命周期管理框架（MLOps），确保从模型开发到部署的全流程自动化。

🚀 初创公司

• 聚焦高ROI工具集：优先为工程团队配备 GitHub Copilot 或 Cursor 等编码助手，最大化核心开发效率。同时，利用 Figma 和 Miro 的AI功能加速设计与迭代。
• 敏捷采用，低成本试错：在市场、内容等非核心开发领域，鼓励团队使用 Canva、Writer 等成熟的SaaS工具，快速提升生产力，避免自研投入。
• 探索新兴开发框架：鼓励技术团队试用 LangChain、Vercel AI SDK 等框架，快速构建AI原型，验证产品方向。

🏢 中型企业

• 标准化与推广：在工程团队中标准化一到两种核心AI工具（如 GitHub Copilot），并开始建立初步的生产力衡量指标（如代码接受率、开发周期缩短）。
• 跨部门赋能：有计划地为市场、销售等部门引入成熟的AI解决方案（如 Salesforce AI、Jasper），并提供官方培训和最佳实践分享，形成规模效应。
• 建立内部案例库：鼓励各团队分享AI工具的成功应用案例，例如使用 Glean 提升内部知识检索效率，以此激励更广泛的员工采纳。

🏛️ 大型企业

• 建立治理与安全框架：在全面推广AI工具前，必须建立清晰的治理框架，明确数据安全、隐私保护和合规使用的“红线”。
• 集中采购与集成：通过集中采购获取 GitHub Copilot、Figma 等关键工具的企业级许可，以优化成本、简化管理，并将其与内部系统集成。
• 量化ROI与持续优化：建立严格的ROI衡量体系，将AI工具的采用与具体的业务指标（如开发成本节约、销售线索转化率提升）挂钩，并以此指导未来的工具选型和投入。