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区别在于：它能自己决定下一步做什么，并且真的把事做完
把 ERP、CRM、OA、工单、数据库的接口封装成标准工具，智能体按需调用，读数据、写单据、发通知全流程打通。
主管智能体负责任务拆解与结果校验，专员智能体各自负责检索、计算、写作，复杂流程也能拆得开、接得住。
短期对话记忆 + 长期业务记忆 + 企业知识库三层结构，同一个客户的历史沟通不会每次从零开始。
按岗位配置可见数据范围，关键节点强制人工确认，全过程留痕可审计，出问题能追到具体一步。
都是已经在真实业务里跑得通的形态，可按需组合
自动识别意图、检索知识库、生成回复建议，复杂问题转人工并带上完整上下文。
客户线索打分、跟进话术生成、商机阶段判断，把销售经验固化成可复用的能力。
会议纪要、公文起草、报表汇总、流程审批预审，把重复的案头工作接过去。
监控告警归因、故障处置建议、工单自动分派，缩短从告警到恢复的时间。
智能体做不好，多半不是模型不行，而是工程没做扎实
明确智能体能做什么、不能做什么，越权操作一律拦截，避免「一本正经地办错事」。
每一次思考、每一次工具调用都有日志，出错能回放，效果好坏的归因有依据。
关键写操作支持人工复核与一键撤销，先小范围灰度，稳定后再放开权限。
从一个具体岗位的重复劳动开始，比一次性做「全能助手」靠谱得多
选定一个高频、规则相对清晰的岗位场景
把需要调用的系统接口整理成标准工具
设计任务拆解、校验与人工接管节点
小范围真实使用，收集 badcase
补齐工具与提示词，逐步放开权限
重复度高、跨系统、需要判断的岗位，最适合先上智能体
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