11 月 3 日，国家发展改革委举行奋进「十五五」系列新闻发布会。创新和高技术发展司副司长王若蒙说，服务业领域，智能体可以自主完成合同审核、报关报税、理赔核损等任务。
同一天，经济网发了篇报道。邱蓉做中层管理，屏幕上有一排智能体的名字——「大宝贝」是总助，负责拆任务、分给其他智能体、汇总后交回来；「小秘书」追进度、整理会议纪要。她一个个点过去，像介绍同事一样介绍它们。她所在的公司设了 KPI：每月至少有一项工作环节转由智能体完成。
代价也有。邱蓉说，公司后来在差旅费和加班费上卡得更紧了——「AI 烧掉的词元和员工的人工成本在一个池子里，此消彼长。」
德勤中国 10 月 27 日的白皮书里，这两个数字是 92% 和 8%——试点铺开了，收益没跟上。
德勤中国管理咨询的唐捷把症结指向「个人提效」和「组织提效」之间的断层。
「如果你的创新都是点状的，并没有改善一段完整流程，那些简单的效率提升与 IT、基础设施投入相比，根本赚不回来这个钱。」
多家机构今年的调研撞在一起。Teradata 调查 1000 位技术兼数据高管，智能体的成熟度漏斗是：试验与开发 68%，建设阶段 25%，可运营化 7%。
G2 给这笔隐性成本起了个名字，叫「不信任税」：31% 的企业说员工每周要花至少 6 小时盯着智能体干活，45% 承认监督与返工吃掉了预期增益的四分之一以上。
模型能力已经不是瓶颈。拦住落地的是三件更朴素的事：智能体接不进核心业务系统；出了错谁负责说不清；同一份数据在账单、财务、营销系统里不是同一个意思。
卡得最狠的是大企业。G2 报告里，27% 的大企业需要显著更多监督，几乎是中小企业（15%）的两倍。大企业的价值恰在那些「不标准」的地方——几十年的专有系统、多层审批，智能体要先学会才能干活。
小团队没有这层包袱，但缺人。一个人要同时做研究、设计、开发和内容，哪一段停下来都推不动。
智创 DiWorker 按这个场景做。它不预设固定组织架构，你先定目标，再自己设计 AI 员工的角色和协作关系——CEO Agent 统筹，策略研究、产品设计、开发、内容各管一段。看的是任务面板，随时能改方向；做完的事沉淀成能力资产，下次直接调用。
