智能体办事，先别急着付款

作为一个习惯用可复现流程评估 AI 的人，我试了一下让智能体办事。

韩歆毅在外滩大会说，智能体商业的关键变化是从“能力展示”走向“真实交易”。

对这类任务来说，智能体可以理解为会拆任务的 AI。你给一句需求，它会给出回答，也会把任务拆成几步，查资料，算限制，最后给一份可确认的草稿。参考 ReAct 论文的思路，让模型边推理边调用工具。工具包括搜索、地图、计算器这类外部能力。组里经费紧，我更在意能不能复现。

我拿同一个需求跑两个方案，预算200元、5个人吃饭，找附近经济又好吃的店。

方案A是单轮问答。打开一个能聊天的AI，点输入框，原样输入需求，点发送。预期它会推荐。我这边跑了5条类似需求，3条只给店名和人均，没给距离、能不能订、菜单依据。看着像答案，实际很难复现。

方案B用三轮提示，分三步跟AI说话。第一轮输入要求它把需求改成字段表，字段包括预算、人数、地点、时间、口味、必排除项。看到字段表。第二轮输入要求它根据字段列候选，每个候选必须写来源，没有来源写不确定。第三轮输入要求它用人数乘人均算总价，超过200就剔除，输出表格，字段为店名、人均、预估总价、距离、来源、待确认。

如果平台里有 `工作流`，可以把三轮固定下来。点 `新建流程`，加 `输入` 节点写需求，加 `搜索` 节点查店，加 `条件` 节点写预算和距离，加 `输出` 节点要求表格。工作流能把这几步串成流程，减少自由发挥。

我这边同样5条需求，方案B有4条给出可核对字段，1条因没有实时价格只能给候选。差别主要来自实验设计，它把交易意图拆成了可检查的变量。

踩坑在授权和价格。别一开始点 `确认支付` 或授权下单，先让它生成订单草稿。别让模型自己报价格，价格、营业时间、库存必须来自工具或你截图确认。提示里少写“推荐”，多写“过滤条件”和“输出字段”。如果入口没有搜索，就换成低风险场景，比如查公交和买咖啡。

按这个思路，下一步可以试一个真实但小额的任务，设定预算、地点、时间，让智能体给出三个可核对选项，再人工确认。先让它留下可核对的证据链。