说实话，这半年我越来越觉得一个事儿挺魔幻的：

大家都在吹AI怎么帮公司省人力、跑自动化、用智能体干掉重复劳动，但凡真的在企业里推过这些东西的人都清楚——AI算得准不是难点，能不能让它「老实执行」才是真正的坎。

你想想，随便找个中型公司的核心业务流程盯几天就能发现：
风险不出在模型准不准，出在执行能不能管住；
问题不在智能不智能，在边界定不定得死；
卡点不在效率高不高，在流程收不收得拢。

这也是为什么我后来重新看某些做执行层基础设施的项目时会觉得，它们干的事比表面上重要得多——不是给AI踩油门，而是给它装刹车。更直白点说，是给自动化执行套上「结构化的笼子」。

企业越想靠AI省事，就越需要一套能把执行动作、权限范围、支付链路、规则一致性全绑在一起的系统。而现在整个赛道里，能把这套东西用结构化语言讲清楚的项目，真没几个。

# 模型越聪明，执行失控的概率越高

很多人第一次看到智能体系统在企业里跑起来会觉得牛逼：
自动下单、自动调预算、自动跨境转账、自动对接SaaS、自动退款、自动切API路由。

但企业CTO看到的画面完全不一样：
- 它有没有越权？
- 它绕没绕过风控？
- 它调的是哪家供应商？
- 它凭什么选这条路径？
- 这笔钱扣了有没有留痕审计？
- 预算会不会被