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在上一篇文章中，我们重点讨论了一个前提问题：Agent 想要真正好用，关键不在模型有多强，而在业务场景是否被拆清楚。

只有当用户是谁、从哪里来、真实意图是什么、是否存在情绪变量等边界被逐一厘清，Agent 才能在明确的场景内调用知识、执行流程，而不是 “看起来什么都会，实际却什么都做不好”。

但在实际落地中，当场景已经被拆解清晰之后，很快又会遇到下一个问题：并不是每一个场景，都适合在同一时间推进。

很多 Agent 项目真正走偏的地方，恰恰发生在这一阶段——不是没拆场景，而是选错了第一个该落地的场景。

所以在这一篇里，我们将从真实项目的实践经验出发，讨论一个更现实的问题：拆完场景之后，如何判断哪些场景最值得现在就做。

一、人不想做的 “苦活，累活”，Agent 最容易落地

在所有 Agent 落地场景中，最容易跑通的，往往不是看起来最 “智能” 的那一类，而是人本身就不愿意做的事。

这类场景通常有一个共同特征：工作本身并不复杂，但极其消耗精力。它们往往是重复的、繁琐的、需要长时间占用人力，却很难带来成就感或正反馈。

在真实项目中我们常看到，当业务规模从 100 提升到 120，看似只多了 20%，但对人来说，增加的往往是大量重复、零碎、持续消耗注意力的工作量；而对 Agent 来说，这些任务反而具备稳定输入和清晰逻辑。

正因如此，这类场景在推进时阻力最小。

当 Agent 接管这些 “累活”“烦活”，业务侧感受到的不是替代压力，而是实实在在的减负，配合意愿天然存在。

同时，从落地结果来看，这类场景也更容易快速见效。由于流程固定、问题高度重复，这类场景也更容易快速跑出效果，不需要复杂设计，就能稳定产出可量化结果。

这也是为什么，很多成功的 Agent 项目，第一步并不是从 “高价值场景” 入手，而是先解决没人愿意继续做下去的那一部分。而这一步选对了，往往就意味着项目已经成功了一半。

二、当人力驱动 ROI 为负时，就是 Agent 的机会

除了 “人不愿意做的事”，第二类适合在 Agent 落地初期优先推进的，是人能做，但长期算不过账的场景。

这类场景在人工阶段往往长期存在，通常需要面对海量数据和高频触达，单次动作不难，但转化率有限。一旦规模放大，人力成本很快超过收益，导致在人工阶段只能被压缩甚至放弃。

典型场景就是客户回访，面对海量数据、进行高频触达，人工去做，每天打 10 通、100 通电话也许还能接受，但一旦上升到成百上千通，ROI 很快就会变成负数。

而对 Agent 来说，高频、标准化的触达几乎没有边际成本，使得原本因 ROI 为负而无法成立的业务，在 AI 条件下重新变得可行。

这类场景的价值，不在于 “省人”，而在于让原本不成立的事情成立。由于指标清晰、效果可量化，一旦跑通，往往能快速进入正循环。

在不少实际项目中，Agent 的第一波规模化价值，正是来自这类人工 ROI 为负场景的重启。

前两类场景讨论的是值不值得做，但在真实落地中，还有一个更基础、也更容易被忽略的前提：这个场景，有没有清晰的标准？

很多看起来很有价值的场景最终跑不起来，并不是技术或业务的问题，而是从一开始就无法衡量做得好不好。

如果一个场景没有明确的标准，就意味着：你无法判断 Agent 的结果是否正确，无法量化效果是否在变好，更无法知道问题究竟出在模型、知识，还是流程上。这种状态，就像是在 “拆盲盒”。

在 Agent 场景中，标准不是附加条件，而是落地的前置条件。无论是否命中意图、是否完成任务、是否需要升级人工，都必须有可验证的判断依据。

也正因此，在筛选可落地场景时，我们往往优先选择规则清晰、结果可量化的业务，而不是边界模糊、只 “听起来复杂” 的问题。

从这个角度看，标准本身就是一种基础设施。选错了没有标准的场景，再好的技术，也只能停留在不稳定的试验状态。

在 Agent 落地过程中，很多项目推进缓慢，问题往往不在方向，而在起步时选的颗粒度过大。

场景一旦被定义得过于宏大，就需要同时协调多角色、多意图和复杂流程，结果是推进速度被严重拖慢。

而已经跑通的项目，我们看到的路径恰恰相反：不是先追求 “覆盖全面”，而是先找到一个最小可运行的场景颗粒。

这个颗粒通常同时具备几个特征：

· 人本身不愿意做，或者人做下来算不过账；

· 规则和判断标准清晰，结果可以被量化；

· 范围足够小，小到可以快速验证、快速调整。

一旦这个 “最小颗粒” 被跑通，讨论重点就会从 “要不要做 Agent”，转变为 “下一个颗粒如何接上”，Agent 也随之真正进入业务流程。

从这个意义上看，场景拆解的终点，不是拆得多细，而是找到最快启动正循环的切入口。选对颗粒度，比选对方向更重要；第一步走稳了，后面的路自然会越走越顺。

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