北京
团队说"我们想要一个AI员工"，第一件事不是挑模型。是把一个岗位切成能写清楚、能设限、能检查的任务。这里有一种把它写成代码的做法。
先说清楚：下面这个销售运营分析师的岗位是示意用的，不是客户案例，也没有任何效果数据可以分享。
第一步：列任务，别列岗位
用一段数据类定义任务规格：任务名、输入、允许调用的工具、输出、负责人、触发升级的条件，以及一个模式字段——工作流还是智能体。
示例里有两个任务。一个是清洗线索列表，输入是CRM里的线索，允许读CRM和改字段，输出是带原因的修正清单，负责人是运营主管，遇到"合并两条记录"就升级。另一个是起草跟进邮件，输入是线索和上次通话记录，允许读CRM和起草邮件，输出只有草稿、绝不发送，负责人是销售代表，一旦涉及价格或退款就升级。
注意那个模式字段。工作流是固定代码路径，智能体则由模型自己挑步骤。后者的代价更高，错误还会叠加，所以要在带护栏的沙箱里先测。每个任务都从工作流起步，只有当步骤真的没法固定时，才把某一个挪到智能体。
第二步：把限制放在模型外面
执行函数逐条走计划：工具不在允许清单里，升级；文本命中停止词，升级；否则调用工具，并把每一步写进审计日志。
关键在于，允许清单和停止词活在代码里，不在提示词里。提示词是可以被说服的，代码里的检查不行。
第三步：每个任务都得有人认领
负责人是必填字段。一个任务没有负责人，就不上线。负责人每周从审计日志里抽样复核，并且有权把任务关掉。
第四步：把话说小一点
- 在负责人信任某个任务之前，只起草，不发送。
- 每一次工具调用都记录输入和输出。
- 停止规则要从真实事故里写出来，不是靠猜。
有几件事不该宣称。这里的智能体是一组带限制的任务打包，不是任何法律意义上的员工，这份规格也替代不了一个岗位。微软2025年工作趋势指数把智能体描述为"数字同事"，在人的指挥下承接任务，并把管理它们的人称为"智能体老板"——这正好对应上面的负责人字段。
下一步是复核闭环：抽样看日志，收紧规则，再放宽任务范围。
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