AI Agent Workshop · Part A

# AI Agent 带来的
组织变革

执行能力快速扩张之后，组织设计、管理责任与竞争优势如何变化。

60 分钟 · 讲解 35′ · Demo 10′ · Q&A 15′
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 封面 01 / 38
关于讲者

# Tony Ren

长期从事 AI 研究、数据产品与全球化产品管理。

香港科技大学 · 计算机科学本科、硕士、博士
研究员经历 · 腾讯、华为诺亚方舟 AI 实验室、日本国立情报学研究所
一面数据 · 创始人
2019 年被 Ascential plc 收购后并入 Omnicom；2026 年被 NIQ 再次收购。
前 Ascential / Flywheel Omnicom · 亚太区首席产品官
反曲科技 · 创始人
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 讲者 02 / 38
这 60 分钟的路径

## 从个人使用 AI，走到组织能够稳定调用执行能力。

01 · 诊断

### 个人提效为什么没有自动形成组织能力

看清上下文零散、效率红利外流、权责失衡三类组织损耗。

02 · 设计

### 组织如何编排 Agent、信息与责任

把频道、任务、Thread、Review 和权限组成可追踪的执行系统。

03 · 迁移

### 人的工作如何转向组织、判断与闸口

管理者重做目标、分工、Context、权利和绩效，员工学习组织执行能力。

带走一个判断：AI 的组织价值取决于执行过程能否被看见、复用、评价并承担责任。
Key Takeaway
AI 价值进入组织，要同时解决能力吸收、执行编排和人的角色迁移。
执行建议
会后选一个稳定业务闭环，明确结果、Owner、Context 和 Review 闸口。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 今天讲三件事 03 / 38
Personal Productivity ≠ Organizational Productivity
个人提效，
不等于组织提效。

员工使用 AI 的能力越强，组织能力甚至可能越弱：个人完成更多，组织却更难理解过程、接手工作和复制经验。

个人指标

速度、产量、即时结果。

组织指标

可接力、可追责、可复用、可扩张。

管理挑战

把个人能力沉淀进共同工作系统。

判断标准：关键员工离开后，工作能否继续；同类任务再来时，团队能否直接复用上次积累。
Key Takeaway
个人速度上升，只说明工具有效；可接力、可追责、可复用才说明组织能力增强。
执行建议
检查关键员工离开后工作能否继续，同类任务再来时能否直接复用上次积累。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 冲突钩子 04 / 38
三个原因

## 个人变快，组织能力却可能持续流失。

01

### 上下文零散化

Claude Code、Codex、WorkBuddy 的会话、判断和产物散落在个人环境，交接依赖口头复述。

02

### 效率红利被截留

目标、激励与任务供给不变，多出来的时间未必投入组织目标，产能扩张停留在个人层面。

03

### 权责不对等

组织要求更多结果，却没有同步授权、收益与风险保护，员工会回避 AI 带来的业务责任。

表面现象

员工都在使用 AI，产出速度上升。

深层后果

流程黑箱、知识私有、关键人依赖增强。

管理动作

重建共同记录、授权边界与收益分配。

Key Takeaway
AI 使用越分散，组织越容易形成流程黑箱、知识私有和责任空档。
执行建议
建立公共工作现场，同步调整授权、收益分配和风险保护。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 三种组织损耗 05 / 38
两套完全不同的能力

## 组织能力要求成果能够跨人、跨时间、跨任务复用。

个人 AI 能力

### 我能把这件事做出来

上下文保存在个人会话、文件和记忆里
过程只有操作者清楚关键判断
失败靠个人经验临场补救
→
组织 AI 能力

### 团队能稳定重复这类结果

上下文进入公共频道、任务、知识与标准
过程状态、交接、Review 和证据可见
失败有升级路径、权限边界与责任人
经营含义：企业购买模型能力很容易，形成稳定重复的组织闭环更难，也更能构成竞争壁垒。
Key Takeaway
组织能力的最小标准，是成果能够跨人、跨时间、跨任务稳定复现。
执行建议
把关键 Context、过程判断、异常处理和验收证据纳入公共记录。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 个人能力与组织能力 06 / 38
从工具到组织

## 价值沿着任务连续性与组织连接逐层增加。

LEVEL 1
单次问答

人问一次，AI 答一次；价值停留在局部信息处理。

→
LEVEL 2
任务委托

Agent 跨工具执行并交付；开始替代完整动作。

→
LEVEL 3
工作流

任务有状态、交接、验收与异常；结果开始稳定。

→
LEVEL 4
组织系统

角色、信息流、权利、责任和绩效一起调整。

技术难点

模型、工具调用、数据访问。

管理难点

跨角色交接、例外处理、责任归属。

规模化门槛

从一次成功走向可重复成功。

Key Takeaway
规模化价值来自任务连续性和组织连接，单次问答只能带来局部效率。
执行建议
先把一条工作流做到状态可见、交接清楚、失败可恢复，再扩大 Agent 数量。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 四层演进 07 / 38
The New Optimization Target
过去企业优化
“每个人做得更快”。
Agent 时代优化
“一个人能组织多少并行执行能力”。
旧杠杆

培训、流程标准化、管理跨度。

新杠杆

Agent 数量、任务并行度、Context 质量。

新约束

Review 带宽、决策速度、风险承载。

高管关注点：执行供给增加后，组织的瓶颈会向目标定义、判断、授权与验收迁移。
Key Takeaway
执行供给扩张后，目标定义、判断、授权和验收会成为新的组织瓶颈。
执行建议
管理层开始衡量每位 Owner 能组织的并行能力，以及 Review 带宽和决策速度。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 核心论点 08 / 38
围绕结果动态组队

## 一个业务结果，配置一套可运行的执行系统。

结果

### 清晰业务结果

定义完成条件、时限、质量与成本。

责任

### 人类 Owner

设定优先级，处理权衡，承担最终承诺。

执行

### Agent 组合

按研究、制作、检查、跟进等角色并行工作。

控制

### 协作与闸口

频道承载 Context，任务承载状态，Review 控制风险。

设计顺序：先定义结果与责任，再配置 Agent 和工具；否则执行能力越多，协调成本越高。
MANAGEMENT LENS · 结果单元可按客户、Campaign、交付项目或稳定业务闭环建立
Key Takeaway
一个业务结果需要结果、责任、执行和控制四个要素共同成立。
执行建议
先写完成条件和责任边界，再配置 Agent、工具、频道与闸口。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 新的组织单元 09 / 38
真实研发例子

## 一次报障如何进入可追踪的研发闭环。

#syfo-doctor

统一接收现象、影响、复现线索和期望结果。

→
Han Solo 分诊

补信息、判断归属、识别紧急程度与风险。

→
研发频道承接

携带结构化 Context 转发，减少重复解释。

→
创建并认领任务

Owner、状态、依赖和下一步进入公共记录。

→
交付与回告

修改、测试、Review、部署证据和结论闭环。

### 入口标准化

减少“找谁”和“重新讲一遍”的等待。

### 过程可观察

管理者看到卡点、风险与责任，不靠追问进度。

### 经验回流

一次修复沉淀成规则、测试和下一次分诊 Context。

Key Takeaway
共同入口和结构化路由减少等待；公共任务和证据让过程可观察、经验可回流。
执行建议
为高频问题建立统一入口、分诊角色、承接频道和闭环回告。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Syfo 真实链路 10 / 38
Control Plane

## Agent 规模扩大后，需要一套组织控制面。

频道 / Channel

### 共同上下文与协作边界

谁参与、看见什么、围绕哪个业务主题工作。

任务 / Task

### 责任、状态与依赖

谁承接、做到哪一步、被什么条件阻塞。

线程 / Thread

### 过程、判断与异常

把执行讨论留在任务现场，避免信息散落。

交付 / Artifact

### 结果、证据与版本

让 Review 面向具体产物，保留来源和修改历史。

管理价值：控制面不替代业务系统；它连接人、Agent 与系统，让执行状态和责任在同一现场可见。
Key Takeaway
频道、任务、Thread 和 Artifact 共同承载 Context、状态、过程与结果。
执行建议
要求每项跨人机工作都能回答：谁负责、做到哪、卡在哪里、交付是什么。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 组织控制面 11 / 38
先分工作，再分权利

## 用可逆性 × 判断复杂度决定执行方式。

判断复杂度低
判断复杂度高
容易回退

### Agent 自动执行

整理、格式化、例行检查、信息同步；保留日志与抽检。

### Agent 先做，人抽检

研究、初稿、分类、方案比较；人关注例外与偏差。

难以回退

### Agent 准备，人批准

批量发布、客户触达、预算调整；执行前设置闸口。

### 人主导，Agent 辅助

重大承诺、法律风险、品牌危机、关键人事与资本决策。

原则：风险来自“做错后能否恢复”和“判断是否依赖隐性语境”，不能只按任务难度划分。
Key Takeaway
可逆性和判断复杂度，比任务看起来是否简单更能决定人机分工。
执行建议
高风险动作设置人工批准；低风险高频动作允许 Agent 自动执行并保留日志。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 分工判断 12 / 38
Delegation Needs Rights

## 任务委托必须同步配置四种权利。

信息权

### 能看什么

数据、客户资料、历史记录与知识范围。

行动权

### 能做什么

调用工具、修改内容、发送消息与触发系统。

资源权

### 能花什么

预算、算力、额度、外部供应商与人力。

升级权

### 何时停下来

遇到冲突、低置信度和高风险时找谁决策。

授权不足

Agent 频繁等待，人重新接管执行。

授权过度

错误影响扩大，责任边界模糊。

成熟状态

最小必要权限、全程记录、清晰升级。

Key Takeaway
没有信息权、行动权、资源权和升级权，任务委托就无法形成真实责任。
执行建议
按最小必要原则授权，明确低置信度、冲突和高风险场景的升级对象。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 四种权利 13 / 38
Role Redesign

## 未来公司里，纯执行岗位会持续减少。

传统执行者

### 接任务，亲自完成动作

价值集中在熟练度、速度、信息记忆和个人经验。

典型工作：搜集、整理、制作、搬运、跟进。
→
Agent 时代执行者

### 设计执行系统并对结果负责

价值集中在拆解、编排、补充 Context、Review 和异常处理。

典型工作：建 Agent、拉频道、分角色、设闸口、验结果。
人才含义：应届生也需要掌握基本组织管理；资历不再决定谁能调度复杂执行能力。
Key Takeaway
人的价值从亲自完成动作，转向设计执行系统并对结果负责。
执行建议
人才标准加入任务拆解、Agent 编排、Context 建设、Review 和异常处理。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 未来没有纯执行者 14 / 38
Management Becomes a General Skill

## 完成一件事之前，先设计谁与谁怎样协作。

01

### 建几个 Agent

按能力差异和并行价值分角色，避免一个万能 Agent 承担所有判断。

02

### 拉几个工作现场

频道承载长期 Context，任务承载结果，Thread 承载执行过程。

03

### 怎样分工

明确输入、输出、完成标准、依赖与可调用资源。

04

### 信息怎样传导

结构化交接，减少摘要失真、重复说明与上下文丢失。

05

### 怎样 Review

按风险设置抽检、双人复核、自动测试和人工批准。

06

### 怎样管过程

看状态、阻塞、例外和证据，减少追问式管理。

能力升级：从“会使用 AI 工具”走向“会组织一支人机混合团队”
Key Takeaway
组织管理会成为通用技能，资历不再决定谁能调度复杂执行能力。
执行建议
训练员工先设计 Agent、工作现场、分工、信息流和 Review，再开始执行。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 人人学习组织管理 15 / 38
Manager's New Work

## 管理者要重做五项基础工作。

定义结果把模糊要求转成完成条件、质量、时限、成本和不可触碰的边界。
设计分工决定哪些工作由人、Agent 或组合承担，安排交接与并行关系。
建设 Context 把流程、材料、案例、标准和判断依据变成 Agent 可使用的组织资产。
配置权利设置数据、行动、资源和升级权限，让委托与责任保持一致。
管理例外把精力放在冲突、风险、低置信度和跨部门权衡，而非逐项催进度。
管理跨度变化：管理者直接管理的人数未必增加，但可以组织的并行执行能力显著增加。
Key Takeaway
管理者的工作重心会从催进度转向结果、分工、Context、权利和例外。
执行建议
把管理时间从逐项跟进移到目标澄清、授权设计和高风险决策。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 管理者的五件事 16 / 38
Performance System

## 绩效要衡量结果、杠杆与组织沉淀。

业务结果

### 交付了什么

结果质量、客户价值、收入影响、时效与成本。

组织杠杆

### 组织了多少能力

并行度、自动化覆盖、Review 效率与异常处理能力。

能力沉淀

### 留下了什么

可复用 Context、流程、测试、模板、知识和改进规则。

避免奖励忙碌

动作数量不等于业务价值。

避免隐藏自动化

让 AI 杠杆成为公开能力。

共享效率红利

个人与组织共同获得产能提升收益。

Key Takeaway
只看产出数量会奖励忙碌和隐藏自动化，无法鼓励组织能力沉淀。
执行建议
同时衡量业务结果、组织杠杆和可复用 Context，并共享效率红利。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 绩效变化 17 / 38
Context Is Infrastructure

## 组织 Context 决定 Agent 能否进入真实业务。

流程

### 工作如何流动

触发条件、步骤、角色、依赖和升级路径。

物料

### 基于什么工作

数据、模板、案例、客户资料和历史记录。

交付物

### 产出长什么样

格式、颗粒度、版本、证据和接收方式。

评判标准

### 如何判断好坏

质量、品牌、合规、绩效和业务取舍标准。

建设方法：从高频稳定闭环开始，把隐性经验逐次外化；每次失败都补一条 Context、规则或测试。
组织资产的变化：文档用于“给人阅读”，Context 还要能被 Agent 检索、引用、执行和验证
Key Takeaway
流程、物料、交付物和评判标准，是 Agent 进入真实业务的基础设施。
执行建议
从高频稳定闭环开始，每次失败都补一条 Context、规则或测试。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 组织 Context 18 / 38
Maturity Path

## Agent 对组织 Context 的使用，从理解走向行动。

知悉

知道组织术语、角色、业务与边界。

信息提取

从资料中找到事实、案例与历史判断。

主动建议

结合当前任务提出下一步和风险提示。

方案制定

拆任务、调资源、形成计划和备选方案。

自动化执行

在权限边界内持续行动、记录状态并升级异常。

升级条件：每提高一级，都要增加 Context 完整度、评估机制、权限控制和失败恢复能力。
Key Takeaway
Agent 每提高一级自治程度，都要求更完整的 Context、评估、权限和恢复机制。
执行建议
按知悉、提取、建议、方案、执行逐级放权，不跨级追求全自动。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Agent 五级演进 19 / 38
Human Role Shift

## 人的工作重心沿着执行 → 组织 → 决策迁移。

过去
亲自执行

搜索、整理、制作、搬运、跟进；时间消耗在动作本身。

→
现在
组织执行

配置 Agent、频道、任务、信息流和 Review；管理并行工作。

→
未来
决策岗与闸口

定义目标、补 Context、处理例外，对高风险动作和最终结果负责。

人的优势

价值判断、关系、责任、复杂语境。

Agent 的优势

速度、并行、记忆、持续执行。

组织设计

让两者在同一闭环中互补。

稀缺能力：能判断、能负责、能组织人和 Agent 持续把结果做出来。
Key Takeaway
人类的稀缺性集中在价值判断、关系、责任和复杂语境，Agent 提供速度与并行。
执行建议
把人安排在目标、例外和高风险闸口，让 Agent 承担高密度执行。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 人的角色迁移 20 / 38
10 分钟真实 Demo

## 看 #syfo-doctor 如何把一次报障
转成可追踪研发闭环。

链路

### 入口 → 分诊 → 路由 → 任务

Han Solo 补信息、判断归属，把问题连同 Context 交给正确研发频道和负责人。

执行

### Thread → 修改 → 测试 → Review

过程公开、依赖显式、风险升级，生产发布由有权限的人批准。

交付

### commit → 测试 → 部署证据

交付物和验证证据挂回任务，状态可以独立验收。

学习

### 回告 → 规则 → 记忆

结论回到报障者，一次修正成为下一次任务的组织 Context。

Demo 观察框架：谁负责？信息在哪里？做到哪一步？谁 Review？谁能批准？结果如何回流？
Key Takeaway
完整闭环要同时看见责任、信息、状态、Review、批准和经验回流。
执行建议
Demo 后用六个问题审视和合谷的一条真实流程，找出最先缺失的控制点。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Demo 导览 21 / 38
15 分钟高管深聊

## 用四个问题定位和合谷的组织起点。

01 · 哪类门店—区域—总部工作，最受等待和信息重述拖累？
02 · 如果执行能力增加十倍，运营、营销、供应链或人才管理哪个瓶颈会先暴露？
03 · 涉及食品安全、价格、客户承诺和资金的哪些决定必须由人保留？
04 · 老团队最可能抵触哪种职责、权利或评价方式变化？
讨论目标：选出一个高频、稳定、可衡量的餐饮业务闭环，作为后续验证组织设计的起点。
Key Takeaway
组织转型应从一个高频、稳定、可衡量的闭环启动，而非从岗位裁撤启动。
执行建议
现场选定一个候选闭环，确定 Owner、当前痛点、成功指标与下一步验证。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Q&A 22 / 38

# 个人 AI 能力进入
共同的工作系统，
才能形成组织能力。

把执行组织起来，把过程留在现场，把经验变成 Context，把决策与责任放在清晰的闸口。

下一步：选择一个稳定业务闭环，验证新的组织方式
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A 结束 23 / 38
Appendix · 26 Questions

# 现场问题
逐题回答

六类问题：场景选择、生产化准入、Workflow、人机介入、责任治理、人才与组织能力。

每题包含：核心判断 · 判断标准 · 执行建议
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix 24 / 38
Appendix · 现场问题

## 01 · 场景选择与 Agent 化判断

QUESTION 01
判断一个业务是否值得 Agent 化，通常看哪些指标？
核心判断用“价值潜力－实施与风险成本”评估。价值看频率、人工时长、流程等待和规模；可行性看输入是否数字化、结果能否验证、错误能否发现；成本看集成、返工、风险暴露与维护。
执行建议优先选择高频、高耗时、结果可验证、错误可回退的场景。先建立当前人工基线，再比较 Agent 后的周期、质量、成本与异常率。
QUESTION 02
变化快或早期业务中，如何平衡 AI Native 投入与业务验证进度？
核心判断早期业务需要保留探索速度。此时应稳定记录、评估和接口，不急于固化完整流程；业务假设尚未验证时，重平台投入容易把错误流程自动化。
执行建议采用人主导、Agent 辅助的轻量闭环，完整记录真实案例。连续出现相同输入、判断和交付标准后，再把重复部分产品化。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 场景选择 01 25 / 38
Appendix · 现场问题

## 01 · 场景选择与 Agent 化判断

QUESTION 01
自动化和 AI Native 的边界在哪里？
核心判断规则稳定、输入结构化、异常少的工作用传统自动化更便宜可靠；输入非结构化、需要上下文判断、要动态选择工具或处理例外时，Agent 更合适。成熟方案通常是确定性流程骨架加 Agent 判断节点。
执行建议先用规则覆盖确定部分，只把模糊分类、信息理解、方案生成和动态路由交给 Agent；避免用大模型替代一个简单判断表。
QUESTION 02
AI 员工适合独立承担什么任务？哪些必须保留人工判断？
核心判断独立执行适合低风险、可逆、可观测、完成标准明确的任务。外部承诺、资金权限、品牌危机、法律合规、关键人事和不可逆操作必须保留人工决策。
执行建议按影响范围、可逆性、判断复杂度和置信度设置权限；高风险动作由 Agent 准备材料，人类批准后执行。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 场景选择 02 26 / 38
Appendix · 现场问题

## 02 · AI Native 成熟度与生产化准入

QUESTION 01
Agentic AI 项目从 POC 到生产最常见的断层在哪里？
核心判断断层通常不在模型效果，而在缺少真实评估集、数据与权限治理、异常 Owner、监控回滚和成本边界。POC 展示平均能力，生产系统必须管理长尾失败。
执行建议上线前明确业务基线、验收指标、错误预算、灰度范围、人工接管、日志审计和责任 Owner；这些条件缺一项，就仍是试验。
QUESTION 02
从辅助分析到自动决策，可分哪些阶段？每阶段如何放权？
核心判断可分为只读分析、建议、人批准后执行、边界内自动执行四级。放权依据是风险、可逆性、置信度校准、异常可发现性和历史稳定度。
执行建议每一级先运行影子模式，对比人与 Agent 结果；达到错误预算并具备监控和回退后，才扩大动作权与覆盖范围。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 生产化 01 27 / 38
Appendix · 现场问题

## 02 · AI Native 成熟度与生产化准入

QUESTION 01
企业的数据、权限、指标口径和治理达到什么状态，才足以支撑生产？
核心判断无需等到所有数据完美，但目标流程必须有可信数据源、稳定主键、统一指标定义、最小必要权限、访问日志和明确的数据 Owner。Agent 无法弥补来源冲突与责任空缺。
执行建议先为目标闭环建立小型数据契约：来源、字段、口径、刷新频率、权限、质量阈值和异常联系人，再接入 Agent。
QUESTION 02
离线、跨系统流程需要哪些前期准备？
核心判断先看关键事件能否被数字化、系统之间是否有统一对象 ID 和状态、动作是否能通过 API 或受控 RPA 执行。线下判断与口头交接必须先外化。
执行建议画出现状流程和系统地图，标记数据源、人工判断、权限、异常与交接；优先打通最短闭环，不要一次性集成所有系统。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 生产化 02 28 / 38
Appendix · 现场问题

## 03 · Workflow、任务拆解与跨系统协作

QUESTION 01
业务模式、流程和岗位分工都不清晰时，如何设计 Agent Workflow？
核心判断先做流程发现，不从画理想流程开始。选取真实案例，追踪触发、信息、判断、动作、等待和返工，找到事实上的工作流；初期由人担任总协调者。
执行建议连续复盘 10–20 个真实任务，形成事件与决策地图。先固定输入、输出和升级点，再逐步拆出 Agent 节点。
QUESTION 02
引入多个 Agent 后，如何判断任务拆解方案是好的？
核心判断好的拆解让每个角色输入清楚、输出可验、依赖最少、可并行、失败可隔离、上下文不过载。Agent 数量越多不代表设计越先进。
执行建议用五项检查拆解：接口清晰、结果可验、并行有价值、失败不扩散、交接信息最小充分。达不到就合并角色。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · Workflow 01 29 / 38
Appendix · 现场问题

## 03 · Workflow、任务拆解与跨系统协作

QUESTION 01
从人拼接多系统信息到 Agent 协作，核心缺口是什么？
核心判断 Prompt、知识组织和工具接口都重要，但常见瓶颈先后是：对象与状态不统一、工具动作不可靠、Context 无结构，最后才是 Prompt。没有数据与工具契约，模型能力无法稳定落地。
执行建议先定义对象 ID、状态机、字段口径和工具输入输出，再建设检索 Context 与评估集；Prompt 放在这套基础设施之上迭代。
QUESTION 02
自主性高的 Agent 能进入核心流程吗？
核心判断可以，但自主性应被限定在清晰边界内。生产系统往往收敛为确定性 Workflow 骨架、Agent 判断节点和人工风险闸口的组合。
执行建议为每个 Agent 标明目标、工具白名单、预算、超时、停止条件和升级对象；核心流程先小范围灰度，再扩大自治范围。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · Workflow 02 30 / 38
Appendix · 现场问题

## 04 · 人机判断、验收与介入机制

QUESTION 01
审美、人物理解和内容创作等主观任务，如何定义完成标准？
核心判断主观不等于无法评估。可以用评价维度、参考样本、成对比较、硬性否决项和接受区间，把隐性偏好转成可讨论的评审协议。
执行建议建立小型黄金样本集，定义 4–6 个评分维度和必须避免的错误；先让多人校准评分，再评估 Agent。
QUESTION 02
人的判断放得太早或太晚，如何动态决定介入节点？
核心判断比较预期损失与审核成本：错误概率 × 影响 × 返工代价高于审核成本时，人应提前介入。置信度必须经过校准，不能直接相信模型自报。
执行建议在高分支、高承诺和不可逆动作前设检查点；低风险步骤采用抽检，持续用真实错误更新阈值。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 人机介入 01 31 / 38
Appendix · 现场问题

## 04 · 人机判断、验收与介入机制

QUESTION 01
准确率很高但每单仍需人工确认，怎样才算真正跑通？
核心判断如果人工只是重复确认，系统没有释放产能。成熟机制应按风险与置信度分流：高置信低风险自动通过，中间区抽检或快速确认，高风险全量审核。
执行建议记录每次人工修改的原因，按漏检率、审核时长、自动通过率和下游缺陷共同调阈值，而非只看准确率。
QUESTION 02
人的选择如何沉淀为 Agent 的长期能力？
核心判断把选择结果、理由、上下文和最终业务反馈结构化，形成版本化样本、规则与评估集；原始聊天记录本身不会自动成为可靠能力。
执行建议建立反馈、标注、评估、更新、回归测试闭环，分别更新 Context、Prompt、Policy、工具或模型，并比较更新前后表现。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 人机介入 02 32 / 38
Appendix · 现场问题

## 05 · 责任、风险与容错治理

QUESTION 01
AI 或 Agent 上岗后犯错，责任应该如何界定？
核心判断责任跟随决策权和控制权。业务 Owner 对结果负责，系统 Owner 对控制机制负责，操作人按制度执行，高风险批准人承担批准责任；模型或供应商不能替代企业责任主体。
执行建议为每条 Workflow 建立 RACI，明确结果 Owner、系统 Owner、执行者、审核者和升级负责人，并与权限配置保持一致。
QUESTION 02
不同任务的犯错代价差别很大，容错边界如何分级？
核心判断按影响范围、可逆性、客户暴露、合规风险和恢复时间分级。零容错事项要求预防性闸口；可恢复事项可以设置错误预算和监控。
执行建议建立 L0 禁止自动执行、L1 人工批准、L2 自动执行加抽检、L3 自动执行加监控四级，并按事故数据调整。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 责任治理 01 33 / 38
Appendix · 现场问题

## 05 · 责任、风险与容错治理

QUESTION 01
问题被下游发现时，责任在 Workflow、审核环节还是使用者？
核心判断不应只追最后触点。应判断哪个控制点本可合理发现或阻止问题：设计缺陷、数据缺陷、执行错误、审核失效、权限配置或违规使用分别归责。
执行建议统一事故分类和根因分析，区分触发点、未拦截点和影响扩大点；整改系统控制，避免把系统问题转化为个人背锅。
QUESTION 02
Agent 出错时，系统如何支持定位、纠正和人工接管？
核心判断需要随时停止、保留现场、重放链路、隔离版本、切换人工和验证修复。没有可观察性与接管机制，准确率再高也不具备生产资格。
执行建议配置 kill switch、人工接管队列、输入输出与版本追踪、回归测试；修复后再调整权限和覆盖范围。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 责任治理 02 34 / 38
Appendix · 现场问题

## 05 · 责任、风险与容错治理

QUESTION 01
长链路任务如何设计日志、状态、审计、回滚和介入点？
核心判断每个任务需要唯一关联 ID，每一步记录输入、输出、模型、Prompt、工具版本、状态、耗时、费用和操作者；关键动作要幂等，无法回滚时准备补偿动作。
执行建议采用任务级状态机和事件日志，在外部承诺、资金、发布与高风险分支前设置检查点；超时、重复失败和低置信度自动升级人工。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 责任治理 03 35 / 38
Appendix · 现场问题

## 06 · 人才、组织与可复用能力

QUESTION 01
如何识别一个人只是会用 AI，还是具备 AI Native 工作方式？
核心判断会用工具关注一次输出；AI Native 工作方式会外化 Context、拆解任务、配置角色、设计验收、管理例外，并留下可复用资产和完整证据。
执行建议用真实工作样本评估：让候选人组织一项任务，说明分工、风险、验证和沉淀；不要只考 Prompt 技巧。
QUESTION 02
年轻员工跳过底层肌肉记忆时，如何重构面试与硬性准入？
核心判断允许使用 AI 后，更应测试问题定义、事实核验、口头答辩和对错误的敏感度。关键岗位仍需保留无工具基础测试，确认候选人理解底层原理。
执行建议采用有 AI 工作样本、现场答辩、关键基础无 AI 测试三段式；硬门槛按岗位风险设置，不做统一禁用。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 人才组织 01 36 / 38
Appendix · 现场问题

## 06 · 人才、组织与可复用能力

QUESTION 01
如何重设计年轻员工成长路径，避免丢失底层能力？
核心判断成长路径应同时积累专业判断与组织杠杆。先亲自经历典型案例和失败，再学习自动化与编排；不能只会调用，也不能长期停留在手工执行。
执行建议采用手工理解、Agent 辅助、组织 Agent、负责闸口的阶梯，配合轮岗、复盘、师徒 Review 和周期性基础能力校验。
QUESTION 02
业务理解 AI、技术理解业务都困难，如何建立共建机制？
核心判断单向需求交付会造成翻译损失。需要小型跨职能 POD：业务 Owner、领域专家、AI 或产品工程师、平台与风险角色共同对同一业务指标负责。
执行建议用真实任务共创，每周看失败案例和指标；业务负责结果与规则，技术负责系统与控制，双方共同维护评估集。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 人才组织 02 37 / 38
Appendix · 现场问题

## 06 · 人才、组织与可复用能力

QUESTION 01
如何把评估、知识治理和 Workflow 模板沉淀为可复用能力？
核心判断复用对象不只是 Prompt，还包括评估集、数据契约、权限策略、连接器、状态机、审核规则和事故模式。需要版本、Owner、适用范围和使用反馈。
执行建议建立能力注册表与平台负责人，项目交付时强制提交可复用资产；用 80% 通用组件加 20% 场景配置，避免每次从零定制。
和合谷 × ReOrc / Syfo · Part A Appendix · 人才组织 03 38 / 38