大家好！近40年的ERP、采购、供应链管理等应用开发项目实施、咨询、培训与教学的经验，加上今天强大的人工智能技术，促使我正在思考和开发采购智能工作台原型- PIW Procurement Intelligence Workbench，希望借这个项目，与大家交流一个问题：怎样把通用大模型组织成真正能够支持专业工作的 Agent？
PIW 不是采购聊天机器人，也不打算替代企业资源计划（ERP）或供应商关系管理（SRM）系统。它面向采购专业人员，以具体业务项目为载体，将模型、专业方法、业务数据和证据组织起来，辅助分析、追问与判断。目前仍处于原型开发和情景测试阶段，主要使用模拟数据，尚不能以企业应用成效来评价。
一、为什么从采购切入？
采购不只是询价和下单，还涉及供应商选择、履约评价、供应风险、合同与谈判。它既有可以计算的指标，也有高度依赖情境的专业判断，适合探索确定性程序与大模型的分工。
PIW 首先选择供应商绩效评价作为切入场景。例如，“交付不及时”可以通过订单和收货数据计算，但为什么迟交、责任属于谁、是否影响生产、应如何处理，不能由一个分数直接回答。企业临时变更订单、批准延期，与供应商自身失误，应当分别理解。
我希望 PIW 不仅回答“得了多少分”，还能够辨别：哪些是事实，哪些是规则计算，哪些只是解释或假设，以及还缺少什么证据。
二、架构：模型之外，需要什么？
PIW 的核心思路是让模型、技能、证据与运行机制各司其职，而不是把全部要求塞进一段提示词。
模型与适配器。 模型通过适配器接入，支持本地与外部模型，避免业务逻辑绑定某一家模型服务。模型选择与数据访问权限需要分别考虑，不能仅用部署位置代替信任和权限判断。
专业技能（Skill）。 Skill 表达业务方法：任务适用条件、分析步骤、判断依据和交付要求。通用方法可以按品类或业务情境形成不同配置。正在探索将复杂能力拆成可独立测试的技能原子，再逐步组合，而不是写成包罗万象的“大提示词”。
业务数据与知识证据。 数据准备负责整理交易记录和基础信息；检索增强生成（RAG）提供合同、制度、历史记录等证据。Skill 决定需要回答什么，检索帮助寻找依据。查到一段相关文字，不代表已经完成事实核验，更不代表可以直接作出业务结论。
运行时与控制机制。 运行时（Runtime）组织任务、模型与工具调用；Harness 承担执行约束、权限边界、校验与过程记录。确定性计算交给程序，模型侧重理解、解释和提出下一步问题。设计上尤其强调：业务规则不要写死在通用引擎里，软件协议也不要反过来淹没 Skill 的专业内容。
这不是单纯增加几层组件，而是在探索如何让专业方法可调整、模型可替换、证据可追溯，且各部分能够分别验证。
三、PIW 不仅需要开发，也需要“训练”
这里的“训练”主要不是微调模型权重，而是通过业务情景持续改进整个 Agent。
PIW 以项目和运行记录组织实验：项目确定业务范围，每次运行记录技能、数据、模型、参数等条件。先固定业务情景比较不同运行环境，再改变情景检查适用性，避免把数据变化、模型差异和技能缺陷混在一起。
基本闭环是：运行情景，观察行为，识别问题，判断问题属于数据、模型、Skill、检索还是运行机制，修订后重新测试。评价对象不只是报告是否流畅，更包括计算是否正确、判断是否有依据、证据不足时能否停止或追问。
早期测试也暴露过业务代码与 Skill 耦合的问题，促使我重新划分架构边界。一个重要检验是：换掉 Skill，系统行为是否真正随之改变？
四、下一步：让 Agent 学会“问诊”
咨询工作中，价值往往首先体现在问对问题，而不是迅速给建议。PIW 下一步希望探索这种能力：面对异常，判断应查业务数据、检索文档、访问专业信息源，还是向用户询问事实与专业判断。
这些追问不应是一张固定问卷，而应由业务方法、现有证据和任务状态共同驱动；人的补充与判断也应进入运行记录。专业网站搜索和更完整的问诊机制仍在设计与探索中，不是已经成熟的功能。
五、定位与交流期待
PIW 当前首先服务专业人员和专家，希望增强人的判断力，而不是用自动生成的结论替代专业责任。企业级治理保留扩展方向，但不是当前原型的主攻目标。
后续还计划连接我已有的企业运作仿真项目 SCOPE，通过 API 让多个实例扮演供应商等角色，构建询价、谈判、合同及订单执行的教学和研究环境。这属于下一阶段设想。
我最希望与大家交流的，是这些跨领域问题：专业知识应怎样进入 Agent？Skill、工具与运行控制如何划界？如何区分“模型说得像”与“系统确实做对”？又如何用可重复的情景实验，积累真正可复用的专业能力？
这也是 PIW 对我最大的吸引力：不只做一个能回答采购问题的应用，而是探索专业经验如何在 Agent 架构中被表达、检验和持续改进。