直接回答
先定义工作，再建设智能体
从 0 到 1 需要明确六件事：谁提出任务、输入从哪里来、系统要交付什么、允许调用哪些工具、哪些动作必须人工确认、怎样判断结果被采用。六件事说不清时，先做流程梳理；说清以后，才进入框架和模型选型。
起点选择
第一个任务要同时满足四个条件
判断维度适合先做暂缓
发生频率每天或每周重复，样本可持续获得一年只发生一两次
输入材料制度、表格、对话或系统数据可授权主要依赖个人感觉且没有记录
结果复核业务人员能快速判断是否可用数月后才知道结果
失败风险可以停止、撤销或交给人工错误会直接造成重大且不可逆损失
系统分层
一套可上线的智能体至少有五层
岗位与任务
明确使用者、触发条件、交付物和最终责任人。
数据与知识
保留来源、版本、权限和引用，不把文件堆成无边界知识库。
工作流与工具
拆解步骤、调用业务系统、保存状态，并能处理超时和失败。
模型与路由
按任务评测质量、延迟和成本，配置主模型与备用路线。
贯穿所有层的治理
身份、最小权限、人工确认、日志、评测和回滚不能最后再补，它们决定系统是否能进入真实业务。
建设路线
买平台、用框架还是自研？
路线更适合主要代价
托管智能体平台标准任务、团队小、需要快速验证定制、数据边界和迁移能力受产品约束
工作流 / 智能体框架需要连接内部系统、明确控制执行图需要工程、评测和持续运维能力
自主运行型智能体研究、开发或开放式长任务行为边界、成本和失败恢复更难控制
完全自研核心流程、强合规、已有平台团队建设周期和长期维护成本最高
最小准备
先做一个可复测的任务包
试点不需要先建设完整数据中台。准备一份任务说明、10 至 30 个代表性输入、3 至 5 个历史合格结果、禁止动作清单和一个业务复核人，即可建立第一轮基线。材料必须覆盖正常、缺资料、规则冲突和高风险样本。
30 天路径
每一周都要留下可验证结果
- 第 1 周
冻结任务边界、人工基线、责任人、成功标准和禁止动作。
- 第 2 周
接入最小数据范围与只读工具，完成来源、权限和日志设计。
- 第 3 周
用同一任务包评测模型和工作流，记录失败、追问、重试与人工修改。
- 第 4 周
小范围真实运行，按最终采用、返工、证据、人工介入和一次成功成本决定继续、更新或停止。
开放标准
协议能降低集成成本，但不能替代治理
MCP 规范用于连接模型上下文与工具，A2A 规范用于智能体之间的发现和任务协作。它们解决互操作问题，不会自动定义企业权限、责任和验收。
下载清单
把讨论变成一张岗位评估表
表格包含任务频率、资料可得性、结果复核、风险、责任人和建议路线，适合课程现场或企业访谈直接使用。
下载数字员工岗位评估表建设完成的判断标准是什么？
不是“能演示”，而是同类任务可以重复进入、关键结论有证据、异常会停止、重要动作由人确认、过程有日志，且业务人员愿意采用结果。达到这些条件后，再扩展相邻任务。