01项目定位POSITIONING
Business Agent Workflow 不是完整私有方案，也不是客户案例。它是一个 public-safe overview，用来说明业务流程进入 Agent 化之前，应该如何拆分任务、风险、人工审核和证据留存。
它关注的问题不是"能不能让 AI 多做一点"，而是"哪些动作可以辅助，哪些动作必须确认，哪些输出需要留下证据"。邮件、报价、知识库和任务流都可以被 Agent 辅助，但不能一开始就交给系统自动执行。
02业务问题BUSINESS PROBLEM
很多业务流程的问题不是单点效率，而是信息分散。邮件里有客户意图，附件里有条件，历史沟通里有口径，知识库里有旧资料，负责人脑子里还有未写下来的判断。
邮件噪声高，报价条件经常缺失，知识库资料容易混乱，人工判断很难被复用。AI 自动化如果过早承诺，就会把这些不稳定因素包装成确定输出。
03最小安全闭环MINIMAL SAFE LOOP
第一版不应追求自动发送、自动报价或自动决策。更稳的闭环是：
- 输入资料 / 邮件 / 业务请求
- 分类
- 摘要
- 缺失项检查
- 草稿或建议
- 人工审核
- 留存证据
这个闭环的价值在于把原本散落的判断过程变成可检查状态。Agent 先帮助人看清任务、缺口和风险，再由人决定是否执行外部动作。
04Agent 能做什么WHAT AGENTS DO
Agent 可以先承担低风险的整理和候选输出：分类、摘要、提取关键字段、发现缺失条件、生成草稿、生成审核清单、整理知识来源、留存执行轨迹。
这些能力的共同点是：它们帮助负责人更快判断，而不是替负责人承担承诺。候选输出必须保留为候选，不能被页面或流程写成最终业务结论。
05Human Review 卡在哪里WHERE REVIEW SITS
人工审核应该卡在外部承诺之前。邮件发送前需要确认事实、语气和权限；报价承诺前需要确认条件、价格、交期和责任；客户回复前需要确认上下文是否完整。
资料进入知识库前，也要确认来源、版本、公开等级和脱敏状态。高风险结论对外输出前，必须由负责人确认，而不是只看 Agent 文本是否流畅。
06Evidence 怎么留EVIDENCE
业务 Agent 工作流需要留下证据，不只是留下最终文本。至少应保留输入来源、分类结果、缺失项、草稿版本、人工确认记录、最终输出和边界声明。
证据的目的不是把流程做重，而是让后续可以追问：当时系统看到了什么，判断了什么，缺了什么，人确认了什么，最终对外输出了什么。
07不承诺什么NOT CLAIMED
- 不自动发邮件。
- 不自动承诺报价。
- 不替代负责人判断。
- 不涉及任何真实客户资料，场景均为抽象类型。
- 不保证无人审核执行。
- 不把原型说成成熟系统。
08下一步演进NEXT
更稳的演进路径，是从规则辅助到 Agent 草稿，从单点任务到工作流，从私有知识整理到 RAG，从人工审核到可追问证据链，从原型验证到可维护系统。
每一步都应先明确边界，再扩大自动化范围。只有当输入、审核、证据和回退都稳定后，才适合讨论更高程度的自动化。