AI代理在企业应用中的核心挑战 - AI代理演示看似轻松，但实际应用面临工作流程、遗留系统和评估等复杂挑战[1] - 企业AI代理项目的真正障碍并非AI技术本身，而是人员、流程和老旧基础设施的协调问题[7][8] AI代理应用障碍分析 - 障碍一：过度应用代理系统，许多企业问题可用更简单方法解决，如经典代码、传统机器学习、图形界面或简单LLM调用[9][10] - 障碍二：企业缺乏清晰的工作流程定义，流程存在于人员头脑中，异常不断累积，需要先进行工作流程现代化[11][12][13] - 障碍三：与现有系统集成困难，面临技术债务、所有权孤岛和脆弱依赖关系，需要处理遗留系统工作流程和数据格式转换[18][19][24][26] - 障碍四：评估体系不完善，需要建立任务级指标、代理级指标、业务指标和安全指标等多维度评估体系[30][31][32][33] 成功实施的关键要素 - 企业应将AI代理采用视为工作流程+集成现代化项目，而非单纯的人工智能项目[38] - 需要从第一天起就内置评估体系，通过评估数据集、真实代理评估、影子模式和持续监控建立信任[31][32][33] - 必须明确自动化范围，定义业务工作流程，在需要的地方进行现代化改造[35][36][37]