智能体最佳实践的方法论（一）：评估

在数字化转型的浪潮中，智能体正成为企业降本增效、突破业务边界的关键引擎。要让智能体真正释放价值，一套科学的最佳实践方法论不可或缺，可总结为“评估-实施-集成-监控”四步走。而今天从本章开始，我们聚焦这套方法论的第一阶段——评估，它是智能体成功落地的基石，将从任务场景、数据底座、价值指标三个维度，为企业铺就智能体应用的精准路径。

企业业务流程纷繁复杂，并非所有任务都适合智能体自动化。任务与场景筛选是评估的第一步，也是让智能体“有的放矢”的关键。

企业需先系统梳理可借助智能体实现自动化的潜在任务及工作流程——从财务的发票审核、人力资源的简历初筛，到客服的标准化问答、供应链的库存预测，都是智能体可介入的典型场景。但筛选绝非盲目枚举，而是要建立“分类+优先级”的双重逻辑：

按精度要求分类：将任务划分为“低精度（允许90%准确率）”和“高精度（需近乎完美准确率）”两类。例如，舆情信息的初步分类可归为低精度任务，而金融交易的风险判定则属于高精度范畴。这种分类让企业清晰认知不同任务对智能体的要求差异。

按实施优先级排序：优先选取“低精度、高频”任务先行实施。高频任务意味着自动化后收益更显著，低精度则降低了智能体初期落地的门槛，能快速验证价值。同时，还要评估任务“时间强度”与“战略价值”的关联——那些耗时久、对业务战略至关重要的任务，更值得优先投入。

通过这样的筛选，企业能避免“胡子眉毛一把抓”，确保智能体先在高价值、