把组织搬上 AI Runtime

Firefly 产品全景

我们眼里的 Agent

Agent 的业务闭环 = 数据 → 提炼 → 执行 → 反馈。是一个闭环，目的是不断校正。

业务数据、组织上下文、员工经验、外部信号

把信息理解、判断、结构化

给建议或采取动作

执行结果回流，校正前面三层

反馈持续校正前 3 层 — 这是一个闭环，目的是不断校正

执行结果是动态的——高层决策会调 SOP、平台算法会变、运营策略会跟着调，市场每天都在变。执行行为可以稳定——拿到什么数据、怎么提炼、怎么决定动作、怎么把反馈接回去，这些是稳定的工程动作。结果变了，Agent 顺着反馈链自动调下一轮。

Agent 真正的商业价值，不在它能调用什么模型、接哪些工具——

而在它把组织里这些「心照不宣」的隐性知识抽了出来，沉淀成公司可持续的资产。

隐性 · 留在人脑里

显性 · 公司资产

这些是组织独有的核心资产沉淀。当一个 Agent 承载了你公司的隐性知识，它就成了你公司的 Agent——这是外部通用 Agent 服务商达不到的深度。

把真实公司的部门 / 员工 / 汇报关系搬成 AI 可执行的数字骨架。一棵组织树同时是 RBAC 树、协同路由表、SOP 节点指派范围、知识沉淀单元——一棵树 4 种用途。

一人一个 Agent。身份持续、记忆隔离（公司域 / 个人域分层）、技能可成长。员工离开 → Agent 归档但记忆、历史、技能全留组织。

Agent 之间不再靠拉群对齐，按 Google A2A v1.2 协议横向直接谈。7 类消息类型——从 inform / sync 静默同步，到 request / commit / handoff 双向授权，到 escalate / block 强制升级——覆盖全场景。

AI 永远在建议、人永远在决定。关键节点必有人按按钮，按钮记录在审计表，责任链清晰可追溯。AI 输出强制"建议 + 理由 + 红旗"三件套，不能只给结论。

一个 Agent 不够时召集一场会。4 轮迭代发言确保多视角充分碰撞；结构化纪要（决议 / 反对 / 待办 / 风险四分栏）；漂移检测自动召唤员工；少数派意见 first-class 字段保留。

把组织制度编译成可执行 DAG。LLM 从既有文档抽取候选、多 Agent 部门视角讨论修订、员工逐节点审批后发布生效。每个节点执行结果留痕，事故 1 秒回放整条 SOP 实例。