造达师智能运营协同框架
把人与 AI 的协同， 设计成一套可运营的工作系统。
这套框架将企业目标连接到人、AI 智能体、流程、数据、系统与决策权，形成可治理、可观测、可持续改进的运营方式。
六层设计
从经营价值到安全运行，六层设计不能跳过。
框架不把“自主性越高”当成目标。每个场景都应选择能够产生价值的最低充分自主级别。
01
方向与价值
为什么做、价值如何被验证。没有可验证的经营指标，场景不进入后续层。
02
业务能力
哪些能力承载战略，当前差距在哪里。智能体补的是能力缺口，不是岗位空缺。
03
运营模式
流程、岗位、决策权与指标如何组合。先定义人决定什么，再决定 AI 建议什么。
04
智能体工作系统
人、智能体、工具、任务和例外如何协同。每个任务都有明确的执行者、确认者和兜底者。
05
智能基础
数据、知识、模型、系统与集成。确定性规则先于模型判断，模型只在规则无法覆盖处介入。
06
治理与学习
权限、风险、观测、复盘、扩展与停止。每个场景上线时就写好停止条件。
智能体自主级别
选择最低充分自主性。
A0–A5 是场景设计刻度，不是企业成熟度排名。风险、权限和可逆性决定委托边界：一个场景可以永远停在 A2，只要那里已经产生价值。
A0人工运营
AI 不参与判断或执行；流程完全由人推动，仅用系统记录事实。
- 权限AI 无任何系统权限
- 可逆性不适用
- 例外全部由人识别与处理
A1AI 辅助
AI 只读数据，生成摘要、解释、草稿或建议；人独立决定并执行。
- 权限只读，不写入业务系统
- 可逆性完全可逆 - 没有写操作
- 例外AI 标记不确定项，人处理
A2人机共驾
AI 起草具体动作并预填参数，人逐条确认后由系统执行。
- 权限受限写入，每次写入需人确认
- 可逆性确认前可撤销；确认后按业务流程回滚
- 例外遇到规则外情形必须暂停并交人
A3有界委托
AI 在白名单动作、阈值和预算内自主执行，超出边界即升级到人。
- 权限白名单内的写权限；金额、频率、范围有硬上限
- 可逆性白名单只收可回滚或影响可逆的动作（通知、建任务、调整预警）；不可逆动作不入名单
- 例外触发任一阈值即停止并升级；升级路径预先指定
A4多智能体运营
多个智能体由编排层协同完成一条端到端流程；人监督关键节点而非每一步。
- 权限编排层统一持有权限与预算，子智能体最小权限
- 可逆性流程级检查点与补偿事务；任一步失败可回到上一检查点
- 例外任一智能体异常，编排层降级到 A2/A3 或暂停整条流程
A5有界自主
在明确经营指标、预算、风险上限和自动停止条件内长期运行；人定期复盘而非实时监督。
- 权限完整流程权限，但受预算、频率、金额等硬约束
- 可逆性所有动作可审计、可回放；关键动作保留人工撤销通道
- 例外越过风险上限触发自动停止，恢复需人工授权
场景生命周期
从业务主张到受控扩展，每一步都写好停止条件。
01业务主张
- 产出一页价值主张：问题、指标、目标值、成本上限
- 证据当前指标基线与影响范围
- 责任业务负责人
- 停止价值无法量化，或没有业务负责人认领
02能力诊断
- 产出数据、流程、权限、例外机制的就绪度评估
- 证据数据可得性与质量抽样、流程断点清单
- 责任数字化负责人
- 停止关键数据不可信，且无法在合理周期内修复
03场景选择
- 产出场景清单及每个场景的自主级别（A0–A5）判定
- 证据风险、可逆性、频率与收益评估
- 责任业务与 IT 联合
- 停止找不到在最低充分自主级别下仍有价值的场景
04小规模探测
- 产出受控运行的原型与观测面板
- 证据4–8 周运行数据：命中率、例外率、人工覆盖率
- 责任场景负责人
- 停止指标未达门槛，或例外率超过预设上限
05复盘与扩展
- 产出复盘报告与扩展、降级或停止的决定
- 证据对照基线的指标变化与治理成本
- 责任管理层
- 停止价值不能复现，或治理成本超过收益