Roberto Suárez 侧身坐在椅子上，位于白色摄影棚的右侧，地上放着一台打开的笔记本电脑和一副耳机

AI agent 战略 · 大中型企业

AI 不缺想法，缺的是决策。

我帮助企业判断该把 AI 用在哪里、哪些 agent 值得投入建设，以及在上生产之前必须先具备哪些能力。

点击之后：你描述自己的方案，一个 agent 评审会现场质疑它。免费，几分钟完成，无需注册。

  • 适合产品、运营、战略与创新负责人
  • 你会得到一份排好优先级的方案组合，和一份可执行的计划
  • 不带偏见我会告诉你什么时候不该用 AI：我不靠实施赚钱
  • 适合产品、运营、战略与创新负责人
  • 你会得到一份排好优先级的方案组合，和一份可执行的计划
  • 不带偏见我会告诉你什么时候不该用 AI：我不靠实施赚钱

问题

问题已经不是能不能用上人工智能，而是知不知道拿它做什么。

  1. 01

    想法太多

    每个部门都带着自己的方案来。到处是试点、供应商和演示，却没人说得清哪些彼此矛盾。

  2. 02

    没有真正的优先级

    排序靠的是热情，或者谁先举手。而不是依赖关系、风险，或哪一项能为其他项解锁前提。

  3. 03

    缺少 operating model

    没有人定义过：人还做什么、agent 决定什么、谁来审批，以及 agent 出错时会发生什么。

立场

唯一会告诉你什么时候不该用 AI 的 AI 顾问。

一家以交付实施为生意的咨询公司，不可能建议你不要实施。这是结构性的局限，不是判断力的问题。

很多以「我们需要一个 agent」的名义提出来的方案，其实并不需要。有些用确定性自动化就能解决；有些是披着 AI 外衣的流程问题；还有一些，根本就没有数据。你可以自己验证：把一个想法带给本页的评审会，看看它的结论。

这些被排除的部分才是整个工作最有价值的交付物：那是你不会烧掉的预算。

深入一个例子 · 阶段 03

问题不是把 agent 放在哪里，而是工作怎么分配。

一个完整的案例：一个催收流程，六项活动。每一项由谁来做——人、规则还是 agent——以及为什么。结论在最后。

Work Redistribution Model流程：早期账款催收
模式流程活动为什么
Human only 协商一笔政策外的减免这会让公司承担承诺，需要对商业关系作出判断。
Human + AI 致电客户前整理案情由分析师决策；AI 在几秒内汇总历史记录、付款与上下文。
AI assisted 起草重新议定的方案AI 起草，发出前由人审核。
Agent executed 在 CRM 登记协议并安排跟进动作范围明确、可回退、有留痕。无需审批。
Agent autonomous 按回收概率排定当日的账款优先级在既定边界内决策；主管可以看到所采用的判断标准。
自动化 逾期第 3 天发送提醒固定规则。在这里塞一个模型，只会更贵、更慢、更差。
解读

六项活动里，只有两项值得一个 agent，还有一项根本不需要 AI。正是这个细节，区分了能规模化的试点和死在生产里的试点。

免费：评审会几分钟内告诉你，你的情况属于 agent、规则、数据还是流程。

我们怎么合作

免费开始。需要时再深入。

  1. 01

    快速结论

    免费 · 几分钟

    你描述自己的想法，一个 agent 评审会现场质疑它：流程、业务、机会和 economics。你会带走一个结论，以及你需要回答的问题。

  2. 02

    完整分析

    CLP 149.000 · 当天

    用完整方法研究你的真实情况：访谈、附来源的案例、readiness、自主度和区间形式的 economics。一份可用于决策和汇报的报告。

    在免费结论页面直接申请，你的案例已自动带入。

  3. 03

    合作项目

    按范围确定 · 2 至 10 周

    当有多个方案或转型已在推进时：Scan、Strategy 或 Advisory，由我亲自参与。从一次 45 分钟、不收费的会谈开始。

查看每个项目包含的内容
  • 入门

    Transformation Scan

    2 周
    • 成熟度与背景诊断
    • 排好优先级的机会地图
    • 前 5 项的初步 readiness
    • 高管收尾会议

    适合问题还停留在「我们从哪里开始」的阶段。

  • 核心产品

    Agentic Strategy

    6 至 10 周
    • 方法的五个阶段完整走完
    • Agent Portfolio 与 Blueprints
    • Capability & Dependency Map
    • Governance 与自主度等级
    • 含 business case 的分批 roadmap

    适合已经有一堆零散方案、但缺一个统一战略的阶段。

  • 持续

    Advisory

    按月retainer
    • 新方案评审
    • 供应商提案评估
    • 架构与试点评审
    • 滚动更新的 roadmap 与董事会汇报

    适合转型已经在推进、需要把判断标准稳住的阶段。

三个合作项目都包含这个 workspace。 快速结论和完整分析由 agent 完成，每份报告在交付前都要经过评审员审核。合作项目补上的是 agent 替代不了的部分：一个人和你一起质疑每一个决策，并为它负责。

每种合作方式的费用按范围确定，在第一次会谈中商定。

一个合作项目会在你公司里留下什么

  • 01

    AI Opportunity Portfolio

    所有被提出的机会，附评分与状态——包括被排除的以及原因。

  • 02

    Human + Agent Operating Model

    每条流程的工作如何分配：哪些留给人、哪些自动化、哪些值得一个 agent。

  • 03

    Agent Blueprints

    每个优先 agent 的完整规格：使命、knowledge、tools、动作、自主度、上报路径、guardrails 和 KPI。

  • 04

    Capability & Dependency Map

    先建哪些共享能力，以及每一项分别解锁了哪些方案。

  • 05

    Governance Model

    每个 agent 的自主度等级、控制手段、可追溯性与责任人。

  • 06

    Transformation Roadmap

    按批次推进的真实排期，含依赖、投入，以及判断一项方案该推进还是该停下的标准。

平台

由 agent 运行的咨询。

方法不会终结在一份 PowerPoint 里。它活在一个 workspace 中：每一个机会在进入 roadmap 之前，都要先被一组专门的 agent——业务、流程、架构、governance 和 economics——反复质疑。依赖关系一变，roadmap 就重新计算。这个原型里的评审会，在本页就能直接运行。

agent 负责分析信息、梳理决策、加快工作。战略方向始终掌握在人的手里。

transformation workspace · 产品原型

OPP-014 · 由客服管理部门提出

「我们想要一个能回答客户咨询的 agent。」

  • Process Analyst61% 的咨询是在问某一单发货的状态。而今天，客户在任何地方都看不到它。
  • Business Strategist明确的目标是降低来电量，不是提升回答质量。这是两回事。
  • AI Opportunity这不是 AI 问题，是可见性问题。把发货状态开放出来，不需要任何 agent 就能消掉 61% 的咨询。
  • Economics对话式 agent：14 个月回本。在 App 里显示发货状态：3 个月。

建议 · No agent已重新定义为 OPP-014b。剩下的 39% 之后再评估。

免费、现场进行：四位专家各自讨论、互不相见，再由一位主席给出结论，几分钟内完成。

方法

在造 agent 之前，先设计需要它们的组织。

五个阶段。模型是最后一个决定，不是第一个：从业务结果出发，技术到最后才登场。而且分析的单位不是用例，是真正在发生的工作——那些没人提出过的机会，正是在这里冒出来的。

  1. 01

    理解

    目标、能力、流程、决策、角色、系统和知识。分析单元不是用例，而是真正在发生的工作。

    交付物 Organization Model
    Evidence map

  2. 02

    重新设计

    当人和 agent 可以协作、决策与执行时，这些工作应该怎么做。逐项活动比对现状与目标状态。

    交付物 Human + Agent
    Operating Model

  3. 03

    Agent 化

    哪些留给人、哪些属于确定性自动化、哪些才真正值得一个 agent。方法在这里说“不”。

    交付物 Agent Portfolio
    Agent Blueprints

  4. 04

    铺设能力

    哪些共享能力——identity、knowledge、tool layer——必须先建，因为它们一次性解锁多个方案。

    交付物 Capability Map
    Dependency Graph

  5. 05

    治理

    自主度、guardrails、评估与可追溯性，都与每个 agent 的风险相称。自主度上升，监督也随之上升。

    交付物 Governance Model
    Transformation Roadmap

近看三个决策

我们排的不是方案的优先级，而是解锁方案的东西。

路线图上最典型的错误，是按单个 ROI 给 agent 排序。几乎每一次，三项共享能力就能解释为什么一半的组合都卡着。

Dependency Graph11 项方案中的 7 项 · 3 项使能能力
共享能力与 agent 之间的依赖关系图三项基础能力——Identity Layer、Knowledge Layer 和 Tool / API Layer——支撑四个 agent：Service Resolution、Sales Copilot、Credit Research 和 Knowledge Assist。多个 agent 依赖不止一项能力。组合中的 AGENTSERVICE RESOLUTIONSALES COPILOTCREDIT RESEARCHKNOWLEDGE ASSISTIDENTITY LAYER支撑 3KNOWLEDGE LAYER支撑 3TOOL / API LAYER支撑 2共享能力 · 没有一项是 AI 项目
解读

底层这三项能力，本身没有一项是 AI 项目。它们是集成、权限和知识获取。也正是它们，让 70% 的组合暂时无法启动。

为什么是我

三个房间我都待得住。

在高管的房间里，我谈价值、客户、流程和优先级。在架构的房间里，谈 RAG、MCP、tool calling、记忆、评估和成本。在产品的房间里，谈旅程、采纳和摩擦。

二十多年在做 Web 与移动平台，最近几年集中在围绕 AI 和 agent 构建的系统上。我不做实施——那是你的团队或你的供应商的事——但我懂得足够多，不会让任何人卖给你一个撑不住的东西。

从动手实验里长出来的，不是从 PowerPoint 里。

这套方法不是来自某份行业报告，而是来自亲手构建并运行生产环境中的 agent 系统——由专门 agent 做调研、模拟用户、生成营销活动、评估产品并彼此协作的平台。

我提出的每一件事——编排、context engineering、human-in-the-loop、评估、模型路由、多模态生成——都是我先在生产环境里解决过的。所以我才敢告诉你，什么东西行不通。

  • 多 agent 编排
  • Context engineering
  • Model routing
  • Human-in-the-loop
  • 评估
  • 可观测性
  • 多模态生成
  • 用户模拟
本页的架构已在生产环境运行
           VISITOR QUESTION
                   |
                TRIAGE
                   |
    +--------+-----+-----+--------+
    v        v           v        v
 PROCESS  BUSINESS  OPPORTUNITY  ECONOMICS
    |        |           |        |
    +--------+-----+-----+--------+
                   v
                 CHAIR
                   |
     VERDICT · DISSENT · QUESTIONS
                   |
                INTAKE
                   |
       BOOKING · BRIEF · INVITE
                   |
         HUMAN: THE CONVERSATION

最直接的证明就在本页：你可以召集的那个评审会，就是这套架构在运行。独立的 agent 并行工作，结构化的结论，成本上限，而人恰好出现在需要作出承诺的地方：在会谈里。

常见问题

几乎每个人在开始之前都会问的问题。

这里给出的是结论。想看它是怎么得出来的——四个 agent 争论，其中一个持反对意见——就打开讨论过程。或者把你自己的问题带给评审会。

  1. 手里有十个零散的 AI 想法，该从哪里开始？

    别从挑选开始。先把完整的组合连同状态和依赖关系摆出来：看清什么解锁什么之后，顺序自己就出来了。这就是为期两周的 Transformation Scan。

  2. 怎么判断一个场景值不值得做成 agent？

    agent 的成立靠的是决策，不是量。规则能写满一页纸，就做自动化；答案已经存在只是没人看得见，就把数据开放出来。剩下的才交给 agent。

  3. 在跑试点之前，我需要先准备好什么？

    readiness 不是全公司的成熟度百分比，而是按方案逐个评。同一个 agent 可以在 business case 上拿 92 分，在评估上只有 22 分——说了算的是那个 22。

  4. 免费能得到什么？

    几分钟内对你的方案给出一个快速结论：四个 agent 从流程、业务、机会和 economics 四个角度分析它，再由主席判断这是 agent 场景、自动化、可见性问题、流程问题，还是应该留给人。无需注册。

  5. 快速结论和完整分析有什么区别？

    快速结论从一句话出发，依据的是一般判断。完整分析（CLP 149.000）研究的是你的真实情况：对你进行访谈、调研附来源的案例、应用方法的五个阶段，并交付一份包含 readiness、自主度和区间形式 economics 的报告，交到你手上之前由评审员审核。

  6. 分析是谁做的：人还是 agent？

    由专门的 agent 完成，各管一部分：访谈、调研、分析和批判性评审。每份报告都经过自动评审，之后有最多 3 小时的时段，Roberto 可以在发出前阅读并修改。如果无需修改，将在该时间自动交付。

聊一聊

把你的 AI 混乱带来，我们带着一份组合离开。

如果手上已经有多个方案在推进，我们先从一次 45 分钟、不收费的会谈开始。你告诉我现在手上跑着什么，我坦白告诉你我看到了什么：哪些我会扩大、哪些我会叫停，以及哪些正被一个没人在看的东西卡住。

接下来会发生什么

  1. 1预约 45 分钟 自己选时间。没有冗长的表单，也没有任何承诺。
  2. 2我们一起看你手上的东西 正在推进的方案、优先级，以及卡住它们的因素。
  3. 3带着清晰的下一步离开 哪些我会扩大、哪些我会叫停，以及从哪里开始。
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Roberto Suárez 坐在白色摄影棚的一把椅子上，一条腿交叠

选一个，改成你的实际情况

会复制到输入框：发送前请调整数字和流程。