說實話，這半年我越來越覺得有件事挺魔幻的：

大家都在吹AI怎麼幫公司省人力、跑自動化、用智能體幹掉重複勞動，但凡真的在企業裡推過這些東西的人都清楚——AI算得準不是難點，能不能讓它「老實執行」才是真正的坎。

你想想，隨便找個中型公司的核心業務流程盯幾天就能發現：
風險不出在模型準不準，出在執行能不能管住；
問題不在智能不智能，在邊界定不定得死；
卡點不在效率高不高，在流程收不收得攏。

這也是為什麼我後來重新看某些做執行層基礎設施的項目時會覺得，它們幹的事比表面上重要得多——不是給AI踩油門，而是給它裝剎車。更直白點說，是給自動化執行套上「結構化的籠子」。

企業越想靠AI省事，就越需要一套能把執行動作、權限範圍、支付鏈路、規則一致性全綁在一起的系統。而現在整個賽道裡，能把這套東西用結構化語言講清楚的項目，真沒幾個。

# 模型越聰明，執行失控的機率越高

很多人第一次看到智能體系統在企業裡跑起來會覺得很厲害：
自動下單、自動調預算、自動跨境轉帳、自動對接SaaS、自動退款、自動切API路由。

但企業CTO看到的畫面完全不一樣：
- 它有沒有越權？
- 它繞沒繞過風控？
- 它調的是哪家供應商？
- 它憑什麼選這條路徑？
- 這筆錢扣了有沒有留痕稽核？
- 預算會不會被