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面對復(fù)雜流程、多源數(shù)據(jù)與高信任要求，政務(wù)場景對 Agent 的定義遠(yuǎn)比“智能助手”更苛刻：它必須真正“能干活”。本文將從政務(wù)系統(tǒng)的實際需求出發(fā)，拆解一個“能干活”的 AI Agent 所需的能力結(jié)構(gòu)與落地路徑，希望能幫到大家。

AI Agent就只能做個助理嗎？只能答答問題？

如果你也是這么想的，那我必須說句實話：你把它用小了。

在政務(wù)服務(wù)的場景里，大模型、Agent、智能體這些詞已經(jīng)成了關(guān)鍵詞，但實際落地中我發(fā)現(xiàn)，很多項目把AI Agent當(dāng)成了一個更聰明的搜索框。答得再快、口氣再溫柔，最多也只是個能說的“答題器”。

問題不在AI不夠強，而是我們沒給它一個“真正工作”的機會。它不是不能做事，而是你只讓它說話。

01 最常見的“用小了”現(xiàn)象

我在不少政務(wù)AI項目中看到類似的現(xiàn)象：

• “我們上線了智能客服！”實際上就是把問政通里的FAQ放到了大模型上，用戶問問題，大模型回答一段話，內(nèi)容看起來更流暢，但事情還是沒人辦。
• “我們做了政策問答！”實際場景里用戶一連問三個問題，AI還是回到默認(rèn)模板，根本不理解之前的問題邏輯。
• “我們集成了AI能力！”但AI只是一個彈窗，只能在首頁答幾個常見問題，連用戶身份都識別不了，更別說“自動辦理”了。

這些場景的共同問題是：AI Agent只是一個“說話的窗口”，沒有任何流程執(zhí)行能力。

說白了，不是它做不了事，而是你沒讓它“干活”。

02 實戰(zhàn)案例：Agent不只是答復(fù)，而是“會辦事”的智能體

在我們“邊聊邊辦”的項目落地過程中，我逐步意識到一個問題：如果AI Agent只會說話，那它頂多是個問答機器人；但如果它能觸發(fā)系統(tǒng)動作，那它就成了“能干活”的數(shù)字員工。

所以我們開始做一個真正能“辦事”的智能體，而不是一個答題器。

起初，我們從150個表單填寫項較少、結(jié)構(gòu)清晰、邏輯穩(wěn)定的事項入手，這些事項具備幾個典型特征：

• 表單字段不超過10項；
• 所需材料在辦事指南中描述較為清晰，適合結(jié)構(gòu)化抽?。?/li>
• 辦理流程較為標(biāo)準(zhǔn)化，不涉及跨部門審批。

這些事項成為Agent“辦理能力”的練手機會。

我們?yōu)槊恳粋€事項構(gòu)建了一個完整的“對話式執(zhí)行流”，包括以下幾個核心模塊：

1. 意圖識別 + 事項定位

用戶通過自然語言發(fā)起咨詢（比如“我要申請低?！保?，我們通過本地化微調(diào)的大模型對話層識別其意圖，匹配到目錄事項樹中的“低保申請”節(jié)點。

技術(shù)點：我們基于每個事項的關(guān)鍵詞、指令句式，構(gòu)建意圖訓(xùn)練集，在大模型基礎(chǔ)上通過few-shot方式補強弱語義識別能力，避免被關(guān)鍵詞限制。

2. 流程調(diào)用 + 表單拆解

一旦匹配到事項，Agent會調(diào)用事項配置表，調(diào)出該事項的辦理流程結(jié)構(gòu)，并以對話方式逐步詢問用戶填寫所需字段：

• 對于標(biāo)準(zhǔn)字段（姓名、身份證等），可通過證照讀取或接口自動預(yù)填；
• 對于變量字段（是否已婚、是否有房產(chǎn)），Agent會通過語義引導(dǎo)用戶回答；
• 表單填完后，Agent將結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為申請數(shù)據(jù)包，準(zhǔn)備發(fā)起辦理。

技術(shù)點：我們設(shè)計了一個“事項流程中間語言”（類似DSL），可將事項從流程圖解析為對話執(zhí)行節(jié)點樹，每一個節(jié)點都有條件邏輯、跳轉(zhuǎn)控制和字段驗證，Agent按此運行流程，確保正確引導(dǎo)。

3. 材料指導(dǎo) + 智能驗證

針對所需材料，我們并不是簡單展示材料清單，而是由Agent結(jié)合用戶實際情況判斷哪些材料必須提交、哪些可以免提交，并給出材料示例、拍照引導(dǎo)。

• 用戶上傳照片后，系統(tǒng)自動識別材料類型及完整性（例如判斷水印是否清晰、是否有簽章）；
• 不合規(guī)材料，Agent會主動提示“圖片模糊，請重新拍攝”或“缺失簽章頁，請補傳”。

技術(shù)點：在材料識別上，我們接入了大模型+傳統(tǒng)OCR的組合引擎，用于對票據(jù)、公函、證明類材料做結(jié)構(gòu)識別；材料驗證規(guī)則由業(yè)務(wù)方配置后動態(tài)注入。

4. 事項發(fā)起 + 回執(zhí)反饋

完成表單填寫和材料上傳后，Agent觸發(fā)接口調(diào)用，正式向辦事系統(tǒng)提交申請，系統(tǒng)生成回執(zhí)，Agent將結(jié)果反饋給用戶，并自動加入事項進(jìn)度跟蹤列表。

• 若申請失敗，Agent會根據(jù)辦件系統(tǒng)返回碼做歸因解釋（比如“您的戶籍地址不符合申請條件”）；
• 若成功，則提示預(yù)計審核時間，后續(xù)狀態(tài)通過推送同步。

技術(shù)點：我們?yōu)锳gent設(shè)計了一個“辦理執(zhí)行器”，用于對接各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口（RESTful為主），并內(nèi)置回執(zhí)解析規(guī)則，支持中英文提示語轉(zhuǎn)譯和優(yōu)化。

小步快跑：從150個事項，到帶動整個業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化

在首批150個事項上線后，計劃建立一套評估指標(biāo)：

• 意圖識別準(zhǔn)確率92%+
• 表單字段匹配率96%
• 材料識別通過率89%
• 辦結(jié)閉環(huán)率約82%（即從發(fā)起到用戶辦結(jié)的比例）
• 用戶滿意度提升明顯，首次接入渠道咨詢轉(zhuǎn)化率超60%

取得初步成效后，我們會逐步反推到了業(yè)務(wù)部門。因為AI Agent在“結(jié)構(gòu)清晰事項”上的體驗遠(yuǎn)超“復(fù)雜事項”，我們倒逼其他事項逐步重構(gòu)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、補齊字段定義、標(biāo)準(zhǔn)化表單配置。

也就是說，智能體能力反過來推動了辦事系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化，形成了一種良性循環(huán)：業(yè)務(wù)越標(biāo)準(zhǔn)，AI越能跑通；AI越能跑通，業(yè)務(wù)越愿意重構(gòu)。

03 三條建議，助力你打造一個“能干活”的AI Agent

第一條：把Agent當(dāng)成崗位來設(shè)計，而不是功能組件

比如你要做“智能導(dǎo)辦”，那這個Agent就像一個窗口的接待員，它應(yīng)該知道業(yè)務(wù)流程、懂得用戶意圖、能引導(dǎo)下一步，而不是一個會說話的提示框。

第二條：設(shè)計完整閉環(huán)，而不是信息傳遞

一個Agent的閉環(huán)最少應(yīng)該包含：

• 識別（知道用戶要干啥）；
• 判斷（判斷是否可辦/需補材料）；
• 執(zhí)行（幫用戶發(fā)起）；
• 反饋（告訴用戶是否成功）；
• 學(xué)習(xí)（把本次對話反饋沉淀到知識庫）

這才叫真正的“辦事”智能體。

比如你要做“智能導(dǎo)辦”，那這個Agent就像一個窗口的接待員，它應(yīng)該知道業(yè)務(wù)流程、懂得用戶意圖、能引導(dǎo)下一步，而不是一個會說話的提示框。

第三條：場景微型化，不貪大求全

不要一開始就想做個萬能Agent。最好是一個Agent只負(fù)責(zé)一件事，比如“導(dǎo)辦Agent”“派單Agent”“材料識別Agent”。每個小Agent打磨清楚，再考慮協(xié)同。

大模型要做小場景，才有落地的可能。

最后的話

AI Agent的最大價值，不是能答幾個問題，而是能“接得住政務(wù)服務(wù)的活兒”。

你不能指望它像人一樣理解一切，但你可以設(shè)計清楚它該做哪一步、接哪個接口、幫用戶完成哪段流程。

如果你還把它當(dāng)“助理”，那這場技術(shù)革命，跟你沒多大關(guān)系。如果你開始讓它“上崗”，那你就是在參與一場正在重構(gòu)政務(wù)服務(wù)方式的浪潮。

希望帶給你一些啟發(fā)，加油！