能动型AI的缺失层——为什么自治代理需要结构化数据

能动型AI的承诺，是让系统不仅仅生成响应，还能为企业实际执行任务。然而，大多数自治代理依赖的却是如邮件、PDF、扫描文档等非结构化数据，而这些数据天生缺乏稳定性的基础。本文将深入分析为何结构化数据是能动型AI的“缺失层”，以及专有解析层如何让代理真正变得可靠。

核心观点：

• 能动型AI将AI能力从内容生成推进至实际业务执行，数据质量变得至关重要，错误成本急剧上升。
• 自治代理只有在接收到干净、结构化且已验证的数据输入时，才能安全且大规模运转，仅依赖LLM远远不能满足企业需求。
• Parseur 为能动型AI提供关键解析层，将现实世界的文档转化为可靠的结构化数据，使自治代理能够基于可验证的数据自信执行，而非依赖概率性推断。

从“对话”迈向“行动”

近几年，AI实现了飞速进步。2023和2024年，焦点仍在生成式AI——能够写邮件、总结文档、准确答疑的系统。这些工具改变了人的交互方式，但其作用仍局限于对话表层。

到了2026年，Gartner 预测，40%的企业应用将集成任务型AI代理。 创新正在迈向下一阶段：能动型AI，不仅回应，还能承担具体行动。AI代理不仅可以自动生成邮件，更可以直接发送邮件；不仅建议“下一步”，还可以执行端到端的完整流程。

这一前景极具吸引力。Kong INC数据显示，90%的企业正积极部署AI代理，79%期望在三年内实现系统性落地。 AI自动管理供应链、自动处理发票、实时更新CRM，将成为常态，无需手动交接，只需等待结果。

但这些愿景背后有现实考验。尽管新一代大型语言模型（如GPT-5、Claude）大脑越来越强大，但驱动它们的数据，还存在很大的问题。Rubrik统计，80%的企业数据依然是非结构化的，如邮件、PDF、扫描件和混乱的业务附件。当代理必须对这些混乱数据做出决策时，风险和错误会被迅速放大。

正因如此，许多能动型AI项目还停留在实验室阶段。难题不在于推理，而在于能否信任数据输入。

若想让能动型AI从内部演示跨越到企业规模生产，就必须建立专注于数据可靠性的结构层，将人类可读的信息转化为结构化事实，为AI代理提供坚实的数据基础。

什么是能动型AI？

能动型AI是能够为达成目标自主感知、推理并执行任务的系统。与传统聊天机器人不同，它非仅回应对话，而是具备完整的感知—推理—行动闭环。

实际业务中，代理不只是回答“下一步该怎么做”，而是真正自动执行任务。

能动型环路：感知 → 推理 → 行动

大多数能动型AI以如下基本循环实时运作：

• 感知： 代理从业务环境中收集信息，比如邮件、文档、API响应或系统事件。
• 推理： 依据规则和业务目标，理解信息内容，做出判断，选择具体行动。
• 行动： 自动执行任务，比如更新系统记录、触发工作流、下发付款、推送通知等。

循环不断迭代，使代理能够几乎无需人工干预，实现持续的自动化。

为何错误风险激增？

AI从内容生成升级到自动执行时，错误带来的后果指数型增长。聊天机器人回答错问题，后果有限。但自治代理一旦读取错金额、识别错客户、处理不准确数据，就可能引发动真格的业务灾难。

常见的高风险表现包括：

• 支付了错误的发票或金额
• 下达了误单，导致库存混乱
• 维护了错误客户数据
• 基于错误数据自动触发流程

在能动型系统中，出错不仅仅是“体验问题”，而是直接造成业务失序与经济损失。

生成式AI VS. 能动型AI

“事实依据”陷阱

能动型AI必须在结构化的数据世界（如JSON、API、标准XML）中决策和行动，要求字段统一、格式清晰、结构可预测。现实流程中，却充斥着邮件、表格、PDF和附件等难以解析的文档。

输入类型错位，就是自治代理规模化落地的最大障碍。

在AI代理推理和执行前，需要清晰、可依赖的机器可读数据作为“事实依据”。缺失这一基础，再强大的决策逻辑也难以可靠运行。

为何仅用LLM远远不够？

很多人以为LLM“本身能读懂文档”，但一旦把原始文档理解全权交给LLM，自动化的复杂性和风险就会迅速放大。

幻觉问题

LLM是概率性模型，应对结构混乱、格式多变的信息时，容易“推测”缺失或不清楚的内容。在对话中尚可接受，到了自动操作领域，“推测”变成了操作。例如，从发票PDF、杂乱邮件提取业务要素时，幻觉频率明显上升，错误随之扩散。

成本和延时不确定性

让LLM处理整份PDF、长邮件、图片等，token用量显著增加，导致处理变慢、响应不可预测，对于对时效性和稳定性要求高的企业流程，是重大障碍。

结果不一致

业务自动化依赖数据一致性。直接用LLM解析文档，即使模板相同，字段名、顺序、类型输出也容易变化。这种微小差异足以让下游流程崩溃。

实际的风险表现

现实中，代理若依赖LLM提取的原始数据，错误很快溢出：发票金额加错、供应商混淆、数量字段填错、合同条款失真，都可能自动触发连锁操作，带来实际经济损失和信任危机 —— 不是特例，而是结构性高发。

这正是“事实依据”问题的根本：代理即便可以自动行动，但缺乏可信的结构化数据，执行力反而变成风险放大器。

缺失关键层：智能文档处理（IDP）

能动型AI的落地障碍根本不是推理或规划小问题，而是缺乏解释业务输入文档的可靠机制。这正是智能文档处理（IDP）承担的核心价值。

IDP引入专有解析层，将非结构化文档和自治代理之间的鸿沟填补起来。自治代理和LLM不再直接解读邮件PDF等原始输入，而是依赖稳定的解析层先行处理，转为结构化输出再传递给代理决策。

在能动型AI架构中，这一层如同保护阀，确保代理只基于可验证事实而非“猜想”执行任务。

文档解析流程

典型IDP流程如下：

• 输入： 各类业务文档，如发票、提单、合同、邮件等，格式和结构高度动态。
• 解析层： IDP工具自动提取预定义字段，对日期、金额、标识符等标准化格式，并基于规则校验输出，只追求准确、一致，不做冗余“理解”。
• 输出： 干净的结构化数据（如JSON），字段命名稳定、业务schema标准。
• 代理操作： 自治代理将这些数据直接作为执行基础，大幅提升自动化可靠性。

通过将原始文档的“理解”与后续决策、行动分离，企业能够更透明、更安全地落地AI自动化，避免“一步错步步错”的风险。

为何解析层让风险可控？

无解析层时，所有输入全暴露给代理，任何文档异常带来流程风险。引入IDP，所有文档不确定性被前置“消化”，自动化流程变得安全、稳定、可大规模扩展。

举个真实例子：

Parseur 2026年报告显示，88%的企业报告因文档数据错误引起自动化失误。自治代理若错误率达88%，非但不是资产，反而成了隐患。

IDP不是让AI“更聪明”，而是让AI更加“安全”。它大幅降低LLM的幻觉，并为高风险流程带来流程合规和可追踪性，让企业真正信任自动化成果。

在能动型AI架构中，“智能”是吸引眼球的标签，而真正决定是否能规模化落地的，是数据可靠性。解析层正是使能动型AI从试验品变为企业主力装备的关键基础。

真实业务场景：为何Parseur必不可少

能动型AI只有嵌入具体业务流程才有价值。只有能稳定获取结构化、准确数据，自动化才能真正可用。下面两个业务场景，直观展现了解析层对自动化成败的直接影响。

案例A：自治供应链管理

业务场景：

运输公司用邮件通知物流延误，关键信息（如新到港时间、箱号、港口）分散在杂乱文本或附件PDF中，格式经常变化。

无解析层风险：

代理直接扫描邮件文本，根据过去数据尝试提取日期或箱号。遇到格式新变动，数据易提取出错或遗漏，下游ERP数据未被及时更新，导致生产调度出错，供应链成本飙升，问题曝光时已来不及补救。

有Parseur解析层：

所有邮件附件先通过Parseur解析，自动识别并准确结构化提取箱号、新到港日期等关键信息。ERP自动获得最新状态，生产计划据此及时调整。本可引发停工的风险事件，通过自动化流程及时规避，企业实现无缝衔接。

案例B：“无人驾驶”应付账款流程

业务场景：

企业希望自动审核发票，与采购订单自动比对，无需人工介入。

挑战本质：

AP代理可靠运转的前提，是所有明细、数量、单价、税额、总额等字段都能精确提取。哪怕一项混乱或缺失，也会导致PO匹配逻辑失败，甚至造成错误付款。

提取失败时：

代理识别错行明细或混淆产品信息，导致对账失败甚至误付款，需要大量人工纠正，流程自动化失效。

有Parseur时：

发票内容由Parseur高精度解析，明细字段格式始终如一，金额无误后再传递给AP代理。流程异常触发人工确认，但常规任务已实现自动化，大幅减少人工干预。

为什么“人在环”(HITL)是自动化安全底线

能动型AI大规模应用的最大难题不是“技术可行性”，而是决策的信任感。企业担忧自治系统直接影响资金、运营或客户体验，“失控”风险不容小觑，尤其数据出错风险极易层层传递。

这时，“人在环”机制（Human-in-the-loop，HITL）就至关重要。

HITL绝不是“落后自动化”，而是保障高质量自动化可持续运行的关键机制。

HITL在能动型架构中的作用

科学的HITL设计下，并非需要人工审批所有环节，而是只有疑问或异常时才介入。Parseur作为数据把关入口，在信息流向自治代理前即做安全阀。

• 若文档清晰规范、符合标准提取模板，结构化数据自动流入AI代理，实现全自动处理；
• 若文档存在不确定性，如缺失字段、异常值、格式混乱，Parseur自动标记，需人工审核增补后再推流。

这形成了稳定的容错边界：

• 可控、规则明确任务全部自动化
• 唯有高复杂性场景需人工兜底

最终实现了自动化的高置信度和良好扩展性。

HITL不是“减速器”，是“信任加速器”

常见误解是：“引入人在环意味着自动化失败”。实际恰恰相反，有了HITL，能动型AI才能安全、安心地在最复杂的业务环境落地。

没有HITL，企业只能选择要么冒极高风险“全自动”，要么保守地“人工监督”，难以兼得效率与安全；HITL让流程既可自动化，又可控。

对于企业，合规、风险和业务负责人都关心：

• 非标数据怎么办？
• 异常审批归谁？
• 自动化链路如何止损？

有了解析层+HITL，这些问题都迎刃而解。

结语：HITL是能动型AI规模化的保障

“人在环”决不是权宜之计，而是能动型AI真正大规模服务企业的安全底线。用HITL在行动前就有效隔离异常、捕捉歧义，能让AI代理彻底从演示品变为企业级基础设施。

展望2026：打造智能数据基础设施

我们正步入数字同事时代——AI代理不仅能建议，还能自动落地关键业务操作。其价值在于降本提效、减轻人力、提升决策品质。

前提只有一个：代理的可靠性高度依赖其数据源。 若AI基于杂乱、非结构化数据自主运作，只会放大风险、加剧错误、削弱信任。因此，企业必须构建完善数据管道，确保输入结构合理、清晰可控。

Parseur正是保障这一闭环的核心角色。作为能动型AI架构的“动力室”，Parseur将邮件、PDF等各类业务文档精准转化为标准、机器可读的数据。结构化输入、HITL审查和高一致性输出，赋能自治代理放心执行，将AI愿景转化为安全可扩展的现实运营。[call_to_action:zh-CN]

常见问题解答

随着能动型AI从实验走向实际应用，关于可靠性、数据质量和系统设计的问题变得不可避免。以下FAQ解答了最常见的疑问。

能动型AI简单来说是什么？

能动型AI指的是能够感知信息、进行推理并自主采取行动以实现目标的系统。与聊天机器人不同，能动型系统不仅仅是响应，而是可以在几乎不需要人工干预的情况下执行跨流程的业务任务。

为什么非结构化数据对自治代理是个问题？

大多数企业数据都以面向人类的格式出现，而非机器易读。像邮件、PDF和扫描件等没有一致结构，使得代理难以可靠地理解这些数据。如果在未经验证的情况下直接处理这些数据，系统中错误可能会迅速蔓延，带来风险。

大型语言模型（LLM）能独立处理文档理解吗？

LLM可以“阅读”文档，但在大规模、精准、结构化数据提取上，它们是概率性的并且“不稳定”。在能动型流程中，这种不一致会导致决策错误、运营失败以及更高的成本。

智能文档处理（IDP）扮演着怎样的角色？

IDP作为专有层，将非结构化文档转化为干净、结构化、易于机器读取的数据，在其流向自治代理前完成处理。这让系统更可靠、风险更低，并让能动型AI真正适用于现实业务场景。

最后更新于 2026年1月28日