智能体如何逐级重塑企业流程——评《北京市关于加快智能体引领发展的若干措施》之三
原创 洪延青 2026-08-06 10:03 北京
智能体运用成熟度模型
编者按
关于智能体，本公号发表过以下文章：
《北京市关于加快智能体引领发展的若干措施》第三条提出，鼓励创新主体基于智能体“重构底层架构与交互范式”，推动软件企业“重构产品架构与服务模式”，开发行业原生解决方案，“重塑核心业务流程、产品形态与服务模式”。文件同时提出建设人工智能操作系统，发展科学智能助手和“智能科学家”，通过前沿部署工程师驻场共创加快应用落地。第五条进一步讨论智能体带来的企业组织模式变化，第六条提出智能体即服务、结果即服务和价值计费。
这些安排共同指向一个重要方向：智能体的价值不应停留在生成内容或者提高个人效率，而应当进入企业流程，并逐步改变企业完成任务、配置资源和承担责任的方式。
但“企业使用了智能体”与“企业流程被智能体重塑”并不是一回事。给员工配置一个通用助手，在原有软件中增加一个智能功能，让智能体独立完成一段任务，跨越多个部门编排完整业务，乃至围绕人机新分工重新设计企业组织，代表着完全不同的应用深度。
如果不作区分，企业容易把接入模型、上线助手、建设平台或者配置多个智能体直接等同于“流程重构”；政策项目也可能按照智能体数量、模型调用量和系统复杂程度验收，却无法判断企业运行方式究竟发生了什么变化。
因此，北京推动智能体原生应用和标杆场景建设，需要建立一套企业流程重塑的成熟度框架。其目的不是把企业简单划分为先进与落后，而是回答三个具体问题：智能体当前承担了多大范围的流程任务，企业为此改变了哪些数据、权限、岗位和责任安排，下一步应当配置什么样的技术支持、安全要求和政策资源。
智能体重塑企业流程，大体可以划分为五个成熟度等级：工具辅助、环节嵌入、有界闭环、端到端编排和原生重构。
一、成熟度不取决于部署了多少智能体，而取决于流程责任改变了多少
企业智能体应用的成熟度，不能简单按照模型能力、智能体数量、自动化比例或者系统架构复杂程度判断。
部署十个智能体，不一定比部署一个智能体更加成熟。一个多智能体系统如果需要频繁人工纠错、重复调用和相互传递错误，其实际效果可能低于结构清晰的单智能体工作流。相反，一个系统保留专业人员作出最终判断，也不意味着成熟度较低。对于医疗、政务、金融和工业控制等高风险场景，边界清晰、证据完整、运行稳定的人机协同，往往比表面上的“全自主”更加成熟。
判断流程重塑程度，至少要观察五个方面。
首先，智能体承担的任务单位是否发生变化。它是帮助一个员工完成单项操作，还是能够连续完成一段流程，或者围绕最终业务结果协调多个系统和部门。
其次，智能体取得的数据和系统权限是否发生变化。它是只能处理用户临时输入的信息，还是可以读取企业数据库、调用业务软件、修改系统状态或者控制终端设备。
再次，人的角色是否发生变化。人是继续逐步操作，只把智能体当作辅助工具，还是转向设定目标、制定规则、批准关键事项和处理异常。
第四，企业的评价单位是否发生变化。项目是按照使用人数、调用量和输出数量评价，还是按照任务完成率、业务周期、客户结果和单位有效任务成本评价。
最后，企业的组织和责任机制是否随之调整。智能体是否只是叠加在原有岗位之上，还是促使企业重新划分流程负责人、数据权限、审批节点和部门职责。
因此，流程成熟度的本质，不是智能体在技术上显得多么自主，而是：
⚡ 成熟度判断
智能体能够在可控条件下承担多大范围的流程责任，以及企业是否围绕这种责任变化重新配置人员、系统、权限、指标和责任。
按照这一标准，智能体进入企业是一个由浅入深的过程。
二、第一级：工具辅助——人在流程中，智能体在流程外
第一级是工具辅助。在这一阶段，智能体主要作为员工的个人生产工具，用于检索、总结、起草、翻译、编程、制图或者形成初步方案。
严格来说，其中一部分产品仍然更接近生成式人工智能助手，而不是能够自主执行任务的智能体。它通常不直接进入企业正式业务系统，也不独立改变业务状态。员工将材料输入系统，取得生成结果后，再通过复制、修改、录入和提交，将结果带回原有流程。
例如，员工使用智能体起草一份合同，但合同仍按照原有方式由业务、法务和负责人审查并签署；科研人员使用智能体检索文献，但实验安排、数据记录和项目管理没有改变；客服人员使用智能体生成回复建议，但仍需逐条确认并手动发送；程序员使用智能体生成代码，但代码仍按照原有开发、测试和上线流程处理。
这一阶段的典型特征是：
人的工作方式有所改变，但企业流程本身基本没有改变。
《若干措施》第一条提出提升模型推理、长上下文和实际任务完成能力，第三条提出发展科学智能助手、推动基础软件和事务处理软件智能化改造，其中大量应用会从这一阶段开始。第八条提出为中小企业和OPC等创新主体提供低成本、标准化算力服务，发放算力券、Token券和智能体服务券，也可以降低企业使用此类工具的门槛。
工具辅助具有明确价值。它能够帮助企业形成使用习惯，验证模型能力，发现潜在场景，并提高知识工作效率。但它的局限也很明显：生成结果仍需人工搬运，智能体无法取得完整业务语境，多个员工可能重复输入相同信息，数据和经验难以沉淀为企业流程能力。
这一阶段的评价重点应当是个人或者单项任务效果，例如处理时间是否缩短，输出质量是否提高，员工是否减少重复劳动，使用成本是否合理。不能因为企业配置了大量账户、产生了较多Token调用量，就认定已经实现流程重构。
对应的政策支持也应当保持轻量。培训、服务券、通用工具供给和基础合规指导通常已经足够，不宜要求每一个处于工具辅助阶段的企业都建设综合智能体平台、复杂数据中台或者多智能体系统。
三、第二级：环节嵌入——智能体进入岗位和单个流程节点
第二级是环节嵌入。智能体不再只是员工自行使用的外部工具，而是进入企业已经使用的软件、岗位或者特定业务环节。
在这一阶段，智能体通常能够读取特定业务数据，按照较为明确的规则处理输入，并生成可以直接进入下一环节的结构化结果。它可能提出建议、形成待审批材料，也可能在有限范围内自动完成低风险操作。但不同流程节点之间仍主要依靠人员衔接，智能体尚未承担完整任务。
例如，财务系统自动提取发票信息、核对报销规则并形成审核建议；客户管理系统自动整理沟通记录、识别销售机会并生成跟进任务；客服系统自动判断问题类型并形成待发送回复；工业软件根据设计要求提出参数调整方案；安全软件自动归集告警、分析关联性并提出处置建议；科研系统自动整理实验数据并生成下一步实验方案。
这一阶段可以概括为：
智能体已经进入流程，但主要承担一个岗位或者一个节点的任务。
《若干措施》第三条提出支持基础软件、工业软件、事务处理软件和新型安全软件开展智能化技改，鼓励软件企业利用智能体重构产品架构与服务模式，这些安排主要对应环节嵌入。第四条提出将智能体能力深度嵌入手机、眼镜、耳机、机器人和汽车，也可能首先表现为终端中某一项功能或者操作环节的智能化增强。
与第一级相比，第二级开始需要真正处理企业适配问题。通用模型能力并不能自动理解企业的业务字段、审批规则、岗位分工和异常类型。文件提出通过前沿部署工程师驻场共创、持续迭代反哺智能体能力提升，正是为了弥合通用技术与具体业务之间的差距。
但FDE不应只承担模型调优和接口连接。要使智能体稳定嵌入一个业务节点，还需要共同明确该节点的输入条件、输出格式、数据范围、错误边界、人工复核规则和责任主体。否则，智能体虽然接入了软件，却仍然只能生成无法直接使用的“半成品”。
这一阶段的评价单位应当从个人使用转向流程环节。政策项目需要回答：该环节的平均处理时间是否缩短，一次通过率是否提高，重复录入是否减少，人工复核量是否下降，错误是否可以被发现和纠正。
如果一个智能体只是让员工更快地产生材料，却没有减少后续审核、录入和沟通成本，就不能认定该环节已经实现成熟的智能化改造。
四、第三级：有界闭环——智能体能够独立完成一段流程
第三级是有界闭环。在这一阶段，智能体不再只处理一个孤立节点，而是能够围绕一项边界清晰的任务，连续完成若干步骤。
智能体通常已经具有可以识别的身份，取得特定范围的数据和工具权限，能够管理任务状态，并在限定条件内修改业务系统或者实施操作。人不再逐步完成每一个动作，而是在关键审批节点、异常情形或者高风险行为发生时介入。
例如，售后智能体接收客户申请后，可以核验订单、检查退换货条件、判断责任、生成处理方案，并在规定金额内完成退款；采购智能体可以收集供应商材料、开展形式审核和风险筛查、发送补件通知，并将符合条件的事项提交采购负责人决定；设备维护智能体可以读取运行数据、识别异常、调取维修记录、生成检修方案并安排工单；科研智能体可以根据实验结果调整参数、调用设备完成下一轮实验，并在超出预算或者出现异常时请求人工处理。
这一阶段可以概括为：
人不再逐步操作流程，而是设定边界、批准关键行为并处理例外。
《若干措施》第一条提出的复杂推理与规划、工具调用、记忆和多智能体协同，第二条提出的上下文工程、任务持久化、系统可扩展、长程任务执行稳定性和安全可控技术栈，主要是为了使智能体达到有界闭环。
如果没有稳定的任务状态管理，智能体无法在中断后继续执行；如果没有工具调用能力，智能体只能提出建议而不能完成任务；如果没有记忆和上下文管理，系统无法持续理解任务条件；如果没有权限、预算、重试和终止机制，所谓闭环又可能演变为异常循环、重复操作和越界执行。
因此，第三级也是本系列第二篇评论所讨论的安全治理开始成为生产条件的关键阶段。企业必须明确智能体代表谁、接受什么任务、可以访问哪些数据、调用哪些工具、修改什么状态，以及何时必须停止或者重新取得批准。
这里所说的“有界”，不是要求所有步骤都由人确认，而是把自动执行限制在明确的任务、对象、期限、金额和操作类型以内。低风险、重复性、可逆的行为可以连续完成；涉及支付、签约、数据外发、权限变更或者设备控制等高风险行为，则应当根据风险设置特别批准。
第三级的评价对象是完整任务。项目应当衡量任务完成率、一次成功率、平均完成时间、人工接管率、异常重试次数、单位有效任务成本以及发生错误后的恢复能力。
《若干措施》第六条提出从Token消耗量计费转向价值计费，也只有在这一阶段以后才真正具有现实基础。智能体能够完成相对完整的任务以后，企业购买的才不再只是模型调用和软件功能，而是可以被验证的任务结果。
五、第四级：端到端编排——智能体围绕业务结果重组多个系统和部门
第四级是端到端编排。智能体承担的不再是一段局部流程，而是围绕一个完整业务结果，协调多个系统、部门和岗位。
在这一阶段，智能体可能连接客户管理、合同、采购、库存、生产、财务和物流等多个系统，持续跟踪任务状态，并根据实际变化调整计划。人的角色进一步从执行和逐项复核，转向目标设定、规则制定、例外处理和最终责任承担。
例如，订单履行智能体不只是生成订单，而是核验客户需求、检查库存、安排生产、协调采购、跟踪物流、处理延迟并向客户反馈；研发智能体不只是辅助工程师完成一项设计，而是协调需求分析、方案生成、仿真测试、材料选择、成本核算和生产验证；企业服务智能体可以围绕客户问题，跨越销售、客服、财务和售后部门组织完整响应；制造企业的智能体可以根据订单、设备、物料和人员状态，动态调整生产计划和供应链安排。
这一阶段可以概括为：
智能体不再依附于某一个岗位，而是围绕业务结果重新组织多个岗位和系统。
《若干措施》第三条提出研发企业级、行业级人工智能操作系统，打通生态壁垒，提高跨设备协同、跨生态开发和跨场景部署能力；提出以智能体重构电子信息制造业研发与生产流程，开发数据驱动、自主决策、人机协同的行业原生解决方案。这些安排主要面向端到端编排。
第二条提出的跨模型、跨芯片、中间软件栈、多智能体协作、互联协议和开发框架，也会在这一阶段发挥更大作用。因为单一模型通常无法独立连接所有数据、工具和系统，企业需要通过统一的编排、权限和运行管理机制，组织多个技术组件共同完成任务。
但多智能体并不是第四级成熟度的必要条件，更不能成为项目先进性的直接指标。能够通过一个智能体加结构化工作流稳定完成的任务，没有必要为了形成“群体智能”而强行拆分。成熟度取决于完整业务是否得到改善，而不是系统内部配置了多少代理角色。
达到第四级以后，企业面临的主要障碍也不再只是技术集成，而是组织协调。类似的，见【借鉴OpenClaw架构哲学重塑政府能力与服务模式——以广州南沙为例】
传统企业通常按照部门分别设定目标。销售部门关注签约，生产部门关注产量，采购部门关注价格，物流部门关注交付，财务部门关注成本。智能体围绕端到端结果进行编排以后，原有部门指标可能相互冲突，局部效率提高也未必形成整体效果。
如果销售环节更快地生成订单，却导致生产和交付环节积压；如果采购智能体只追求最低价格，却增加质量和交付风险；如果客服智能体降低了单次处理时间，却提高了后续投诉率，这些都不能称为流程成熟度提升。
因此，第四级需要企业明确端到端流程负责人，重新协调部门绩效和数据权限，并把评价单位从局部节点上移到完整业务结果。订单周期、客户等待时间、一次交付成功率、库存周转、跨部门人工交接次数、异常恢复时间，往往比某一个部门的处理量更有意义。
《若干措施》所称“重塑核心业务流程”，真正需要达到的正是这一层次：不是简单提高每个岗位的智能化程度，而是减少无效交接、重复审批和部门壁垒，使企业围绕结果形成一条连续流程。
六、第五级：原生重构——企业围绕人与智能体的新分工重新组织
第五级是原生重构。在这一阶段，企业不再以既有岗位、部门和软件结构为起点，而是首先明确需要向客户或者社会交付什么结果，再重新决定哪些任务由人完成、哪些由智能体执行、哪些需要人机共同判断。
原有企业流程往往是在人工处理能力有限、信息传递成本较高的条件下形成的。为保证控制和协调，企业设置了层级、部门、审批、报告和大量中间岗位。当智能体能够持续处理信息、调用系统、管理任务和协调资源后，其中一部分传统安排可能不再是最优结构。
原生重构因此不是在现有流程上继续增加自动化节点，而是重新设计流程本身。
例如，传统软件按照财务、人力、销售和采购等职能分别提供功能，智能体原生软件则可能直接围绕“完成一次项目交付”“帮助一家小微企业持续经营”或者“满足一个客户的完整需求”组织能力；传统科研流程由不同人员依次完成文献检索、实验设计、设备操作和数据分析，自主实验室则可能围绕研究目标持续组织这些环节，由科研人员重点承担问题提出、科学判断和异常处置；传统专业服务按照工时和人员数量收费，结果即服务则可能围绕完成一项可验证任务重新配置人力、模型、工具和责任。
这一阶段可以概括为：
不是让智能体适应原有企业，而是企业围绕人与智能体的新分工重新组织。
《若干措施》第三条提出开发以需求智能为核心驱动的原生人工智能软件和超级软件，建设具备自主发现、自主验证能力的科研新范式，重塑产品形态和服务模式，主要对应原生重构。
第五条提出支持以OPC为代表的创新创业新模式，也反映了类似变化。以文件所称OPC为代表的人工智能增强型单人创业，并不只是一个人使用更多工具，而是原来需要不同岗位承担的研发、营销、客服、财务和运营任务，可能被重新组合为一个自然人与多个智能体协作的组织形态。
第六条提出智能体即服务和结果即服务，则进一步改变供应商与客户之间的交易单位。企业不再只是购买软件许可、模型调用或者人工工时，而是购买一项可以被定义、验证和追责的业务结果。服务商因此需要承担更多流程编排、质量控制和风险管理责任。
第八条提出构建数据飞轮，也只有在较高成熟度阶段才真正成为流程持续优化机制。智能体的任务结果、人工接管、异常记录和客户反馈，可以持续用于调整工作流、规则和产品设计。但这种持续改进仍应经过版本控制、回归测试和责任审查，不能把“自主进化”理解为生产系统可以在没有治理的情况下任意改变行为。
第九条所支持的开源协议、开发框架、操作系统和国际化服务，则为企业跨组织、跨平台和跨境协作提供基础。在第五级，企业流程可能已经超出单一企业边界，智能体需要与供应商、客户、平台和专业服务机构持续协同。开放接口和可迁移能力将直接决定企业能否避免被单一模型、工具或者平台锁定。
原生重构并不意味着企业必须追求无人化。人的价值会从重复录入、信息搬运和程序性执行，更多转向目标设定、专业判断、关系协调、规则设计、异常处理和责任承担。涉及重大权益、公共权力和专业资格的事项，仍然需要由实名、可问责的人员作出最终决定。
第五级的评价也不能只看人工减少了多少，而应当看企业是否形成新的客户价值、产品形态、收入来源和成本结构，是否能够持续经营，是否具备模型和供应商变化后的业务连续性。
七、五个等级不是一场“自动化越高越先进”的竞赛
成熟度框架最容易被误解的地方，是将五个等级看成所有企业和流程都必须依次达到的统一目标。
事实上，不同任务具有不同的合理成熟度终点。
文档整理、信息检索和内部知识查询等低风险任务，可以较快从工具辅助进入有界闭环。客服、供应链、设备维护和标准化事务处理，在条件具备时可以进一步达到端到端编排。医疗处置、行政决定、财务签署、教育评价等涉及专业判断、公共权力或者重大权益的流程，即使技术上能够自动执行，也可能长期保留人员作出最终决定。
这并不意味着这些流程的成熟度较低。一个系统如果已经完整承担信息收集、证据整理、规则核验、方案生成和过程记录，并向有资格的人员提供充分、可核验的决策基础，即使最终决定仍由人作出，也可能具有很高的流程成熟度。
相反，一个系统虽然能够自动完成任务，但其目标不清、权限过宽、异常无法处置、结果无人负责，就不能因为人工参与较少而被认定为成熟。
因此，成熟度不能简单等同于自动化率。真正的判断标准是：
在相应业务和风险条件下，企业是否形成了最有效、最稳定、最可控的人机分工。
成熟度还应当以具体流程为评价单位，而不是给整家企业贴上统一标签。同一家企业的文档处理可能达到第三级，客户服务达到第四级，重大投资决策则保持在第二级或者第三级。不同流程可以同时处于不同阶段。
同样，成熟度也不等于技术复杂度。文件支持世界模型、群体智能、多智能体协同和人工智能操作系统，这些技术可能支撑复杂流程，但不应成为项目必须采用的形式。政策应保持技术路线中立，以任务效果和流程变化判断成熟度，避免形成“智能体越多、架构越复杂、项目越先进”的错误导向。
八、按照流程成熟度重新配置场景、资金和治理工具
从五级框架回看《若干措施》，文件中的各项政策可以分别服务于企业流程重塑的不同阶段。
第一、二条提供智能体从工具辅助、环节嵌入走向有界闭环和端到端编排所需要的模型、驾驭层和中间软件栈能力。模型推理、记忆、工具调用、任务持久化和多智能体协作，只有进入具体流程并承担相应责任，才会转化为成熟度提升。
第三条是流程重塑的核心条款。通用助手和软件智能化改造主要支持第一、二级；前沿部署工程师驻场共创可以帮助企业从环节嵌入走向有界闭环；行业原生解决方案和人工智能操作系统则更多面向第四、五级。
第四条将流程重塑延伸到智能终端和物理世界。智能体一旦能够感知环境、控制车辆、机器人和生产设备，成熟度评价就必须同时考虑现实状态变化和物理安全后果。终端项目不能只按照模型性能和产品销量评价，还需要考察权限分级、异常中止和人工接管能力。
第五、六条反映高成熟度流程可能带来的组织和商业模式变化。OPC、智能体即服务和结果即服务，只有建立在成熟的任务定义、流程证据和责任机制之上，才不是概念包装。Token和调用量可以反映资源投入，但从第三级开始，政策评价就应逐步转向任务结果和业务价值。
第七条的安全治理需要贯穿五个等级，但要求应当分层。第一级主要关注输入数据和生成结果的使用；第二级需要管理系统接入和业务数据；第三级需要建立身份、权限、运行控制和人工接管；第四级需要解决跨系统、跨部门责任和端到端恢复；第五级则要进一步处理组织责任、外部协同、持续更新和系统性影响。
第八条提供算力、数据和人才支持，也应根据成熟度配置。处于第一级的企业通常不需要建设复杂专用基础设施；进入第三、四级以后，才可能对低延迟、稳定调度、数据隔离、任务持久化和持续运行提出更高要求。所谓Token工厂，也应当以有真实任务的有效负载和单位有效任务成本评价，而不能只看名义产能。
第九条的开源和互操作能够降低企业更换模型、工具和供应商的成本，对第四、五级尤其重要。流程越深入企业核心，迁移和退出能力越重要。接受公共资金支持的平台和行业系统，应当避免形成只能接入自有智能体的封闭生态。
第十条关于重点项目和财政支持的安排，则可以成为成熟度框架落地的直接工具。
北京可以要求场景需求清单不再只写“建设一个智能体”或者“接入大模型”，而是说明拟改造的具体流程、当前业务基线、目标成熟度、智能体承担的任务范围以及预期业务结果。
对于第一级项目，政策重点应当是普及、培训和低成本工具供给。
对于第二级项目，可以支持软件智能化改造、数据整理、标准接口建设和真实业务验证，重点评价单个流程节点是否改善。
对于第三级项目，可以重点支持FDE共创、生产环境中试、工具接入、权限管理和安全评测，并按照完整任务的成功率、成本和稳定性验收。
对于第四级项目，应当重点解决跨系统、跨部门的流程和数据壁垒，要求企业明确端到端流程负责人，并按照完整业务结果而不是部门局部指标评价。
对于第五级项目，则可以围绕原生软件、OPC、结果付费、责任保险、数据持续利用和跨组织协同开展试点。此类项目不必追求数量，但应当证明能够形成持续经营能力和非补贴收入。
通过这种方式，北京的标杆场景就不再只是按照医疗、教育、政务、制造和文化等行业横向排列，还可以按照流程改造深度纵向分类。政策部门能够据此判断，一个项目究竟是个人工具应用、软件功能升级、局部流程闭环、端到端业务重构，还是企业组织和商业模式的原生变化，并为其匹配不同的资金、评测和安全要求。
九、从“更多企业使用智能体”转向“更多流程形成实质变化”
智能体改造企业，不是从“没有智能体”到“部署智能体”的一次性变化，而是一条逐级深入的路径。
最初，人在原有流程中工作，智能体只是外部工具；随后，智能体进入岗位和软件节点；再进一步，智能体在明确边界内完成一段流程；成熟以后，智能体围绕业务结果协调多个部门和系统；最高阶段，则是企业围绕人与智能体的新分工，重新设计流程、组织和商业模式。
这五个等级不是技术产品的代际划分，也不是所有企业必须追求的统一终点。它们提供的是一套判断尺度：企业的流程究竟改变了多少，智能体承担了什么责任，人员、数据、权限和评价机制是否随之调整。
《若干措施》已经提出原生应用、流程重构、人工智能操作系统、FDE、OPC、结果即服务和数据飞轮等具有前瞻性的政策方向。下一步需要进一步将这些概念转化为可以识别和评价的流程成熟度，使不同项目获得与其应用深度相匹配的支持和治理。
北京智能体政策的目标，不应只是让更多企业拥有智能体、接入更多模型或者产生更多Token，而应当是推动更多企业在适当的风险边界内，从个人工具应用走向稳定的流程能力，并最终形成可验证、可复制、可持续的业务结果。
衡量智能体是否真正重塑企业，关键不在于部署了多少智能体，而在于企业完成任务的流程、人员分工、责任结构和价值创造方式究竟改变了多少。
END
文章索引
数据保护官（DPO）社群主要成员是个人信息保护和数据安全一线工作者。他们主要来自于国内头部的互联网公司、安全公司、律所、会计师事务所、高校、研究机构等。在从事本职工作的同时，DPO社群成员还放眼全球思考数据安全和隐私保护的最新动态、进展、趋势。2018年5月，DPO社群举行了第一次线下沙龙。沙龙每月一期，集中讨论不同的议题。目前DPO社群已超过400人。关于DPO社群和沙龙更多的情况如下：
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