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财务人不懂技术,也能分清AI工具、Skill和Agent
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上一篇,我们聊了为什么开始做财务智能体,以及为什么从报销咨询和课题经费管理入手。
讨论这些工作时,很容易遇到三个词:AI工具、Skill、Agent。
它们看起来都能帮助查制度、检查预算、整理报告,到底有什么区别?我们做的一个系统,应该叫哪一个?
先说清楚一个关系:这三个词可以同时用来描述一个系统,无须三选一。
把它们放到财务办公室里,可以这样理解:
软件、操作手册和办事的助理,本来就可以一起工作。只是这里的“助理”也是软件的一部分。
先拿报销咨询来说。
假设一位同事打开内部财务应用,输入:
“我去外地参加会议,回来报销需要准备什么?”
他打开的这个应用,就是日常所说的财务AI工具。提问、查看回答、查找制度,都是通过这个工具完成的。
“AI工具”是一个宽泛的称呼。一个帮助查制度的应用可以这样叫,一个能够连续处理多项任务的智能体,也可以这样叫。仅凭这个名字,还不能判断它内部怎样工作。
接下来,看Skill处在什么位置。
财务处理这类咨询,通常有一套业务方法:先理解具体事项,确认影响判断的条件,查找适用规定,再把标准、材料和注意事项整理出来。
如果让一位新同事接手,我们会把这些方法交代给他,并提供相关制度、参考案例和答复样式。
把这套方法整理成AI可以读取、反复使用的操作包,就是Skill的基本思路。 它包含做事说明,也可以配上资料、示例和模板。Skill的官方说明
例如,一个“差旅报销咨询Skill”可以写清楚:收到哪些问题时使用,需要确认什么条件,到哪里查依据,怎样处理缺少的信息,以及回答应该包含哪些内容。
下次再遇到类似咨询,AI可以继续使用这套方法,不用每次从头交代。
这里有一个容易混淆的地方:上传一份差旅制度,并不等于已经做好了一个Skill。
制度提供规定,Skill还要说明接到具体业务以后,怎样利用这些规定和现有功能完成工作。
但操作手册放在那里,不会自己接待咨询。实际处理这次问题的,可以是Agent。
Agent通常译为“智能体”。它能够根据用户交给它的任务,选择需要采取的步骤,使用可用功能,并根据得到的结果继续处理。Agent的官方说明
回到刚才的报销问题,一个具备相应能力的Agent可以判断,这次咨询涉及外地参会,需要查询哪些规定;现有信息够不够,有没有必须补问的条件;得到补充后,还需要核对什么,最后怎样组织答复。
Skill提供可复用的方法,Agent把方法用到这一次具体事项上。
因此,把一次咨询查清楚、回答完整,也可以是Agent承担的任务。它不需要具备自动报销或审批权限,才叫智能体。
再换到课题经费管理,关系仍然一样。
假设我们交给系统一份课题预算,要求:
“帮我做一次初步检查,把需要修改和补充说明的地方列出来。”
上传文件、查看结果的整个应用,可以叫财务AI工具。
而“课题预算初查Skill”,可以包含一套明确的方法:确认课题类型和适用依据,检查费用用途、测算和计算关系,标记材料缺口,按统一格式整理问题。
预算调整、结题准备,也可以分别整理成不同的Skill,因为它们的检查重点和输出要求不同。
接到任务的Agent,则需要结合材料选择适用的方法和功能。它可能先读取文件,再查询相应课题的规定,调用计算或检查功能,根据结果决定是否继续查找材料、补问信息,最后形成待复核清单。
如果任务已经明确是预算调整,它就应当围绕调整事项处理;不能机械地把所有预算、执行和结题要求都检查一遍。
这就是理解Agent时需要关注的地方:AI有没有根据当前任务和处理结果,参与决定下一步。
有些系统也能自动完成读取、检查和报告生成,但所有步骤都由程序提前安排好了。这种自动化同样有用,仅凭“一键完成”,还不能判断它是不是Agent。
同样,Agent也不一定必须使用Skill。把成熟的方法整理成Skill,是为了便于重复使用、维护和共享;它不是所有智能体都必须具备的配置。
这样再看三者,就不会把它们排成初级、中级和高级。
一个财务AI应用里,可以有Agent负责处理任务,也可以准备多个Skill,让它按需使用。某些计算和固定规则检查,仍然可以由普通程序完成。
对财务人来说,理解这些词的实际价值,是能够更准确地表达自己的需求。
如果我们希望把预算检查的经验整理下来,供AI反复使用,讨论的就是怎样形成一个可用的Skill。财务需要讲清楚检查条件、依据、步骤,以及遇到特殊情况怎样处理。
如果我们希望AI接到任务后,能够自己选择相关方法和功能,结合结果继续往下做,讨论的就是Agent怎样工作。
至于同事通过哪个入口提交材料、怎样查看结果,则属于整个应用的使用设计。
这些工作需要相互配合。财务熟悉业务,知道哪些条件影响结论,也知道什么样的结果才有用。即使不写代码,也能参与把这些要求说清楚。
下一篇,我们回到业务选择:财务工作那么多,第一项值得尝试的任务,应该怎样选。
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