AI知道公司希望改变什么业务状态，也知道哪些客户承诺、经营代价和行动边界需要被考虑。面对核心门店的缺货风险，它决定从一家低需求门店调拨库存。行动以后，根据系统返回的局部状态，AI判断原来的调拨策略有效，下一次遇到类似情况时可以继续采用。
这个判断不是来自预设流程。AI确实在根据目标和行动结果自主形成下一步。
那么，给了目标以后，继续、调整还是停止，不就应该由AI自己判断吗？
是。AI应该自己判断。 但它只能根据企业让它获得的业务状态判断。
如果系统只把局部改善返回给AI，却没有让它获得行动对其他客户、区域、成本和风险造成的变化，AI仍然会形成下一步。只是这个下一步，可能建立在一个并不完整的业务现实上。
一｜AI会自己判断，但只能判断它能够获得状态的业务
经营目标为AI提供一把判断尺子。它让AI知道公司希望把业务推向哪里，哪些经营价值需要保护，以及什么代价不能被当作无关变量。AI根据这把尺子理解当前状态，再从可用行动中形成下一步。
AI采取一次行动以后，客户有没有回应，订单有没有完成，库存风险是否被转移，履约成本是否发生变化，都需要重新从业务中获得。这些变化不会因为与目标有关，就自动出现在AI的判断里。
模型负责理解它能够获得的信息。业务系统则决定什么信息能够被记录、返回，并在下一次判断以前进入AI可以使用的状态。
即使企业只让AI获得了有限信息，AI仍然可以形成逻辑完整的分析，解释原行动为什么有效，并生成一致的后续计划。问题不在AI有没有判断，而在这项判断覆盖了多少真实业务。
如果可用状态只覆盖任务是否完成和局部指标是否改善，AI就可能把局部正确当成整体正确，并更稳定地沿着这条路径推进。
二｜同一次库存调拨，AI获得了什么，又没有获得什么
回到那次库存调拨。企业已经向AI开放调拨工具、目标门店库存和全区域平均缺货率。行动以后，AI获得了几项状态。调拨任务成功完成。这说明系统调用已经执行，库存确实开始移动。目标门店的可售库存上升。这说明原本面临的缺货风险正在下降。全区域平均缺货率暂时改善。
从AI能够获得的信息看，原来的行动逻辑已经得到支持：
把库存从低需求门店调往缺货风险更高的核心门店，可以改善目标状态。
如果下一个核心门店出现相似风险，继续采用调拨，是一个自洽的判断。
但真实业务还发生了另一些变化。调出库存的门店即将进入周末需求高峰。原门店的重点商品开始出现新的缺货风险。
这次调拨保护了一组核心客户订单，却可能损害另一组同等重要的客户承诺。全区域平均缺货率虽然下降，却没有显示缺货风险正在不同门店之间重新分布。这些状态没有进入AI的判断。
于是，AI看见的是：
一次成功执行，以及几个得到改善的指标。
企业实际面对的则是：
局部缺货得到缓解，但行动可能把同一种经营风险转移到了别处。
AI并非没有推理。
它是在企业提供的有限业务状态上，形成了一个局部正确、整体错误的下一步。
这种局限并不只存在于Agent。Microsoft Research关于logged bandit feedback的研究指出，在线系统通常只能观察实际采取行动后的有限结果，无法同时知道其他选择原本会产生什么后果。这些研究不定义企业的业务反馈，但说明行动系统获得的信息天然可能是局部的。Microsoft Research：Deep Learning with Logged Bandit Feedback
对企业来说，更重要的问题不是AI能不能读取结果。而是它读到的结果，是否足以代表这次行动对当前经营目标造成的实际影响。
三｜企业需要提供的不是更多数据，而是业务反馈
这里所说的业务反馈，可以先用普通语言理解：
业务反馈，是AI采取行动以后，企业让它重新获得的、与当前经营目标相关的客户、订单、库存、成本和风险等业务状态变化。
它和普通数据的区别，不在文件格式、系统来源或者字段名称。
同一项业务变化，可以出现在运营报表里，可以成为异常告警，也可以进入AI的判断。只有最后一种作用，才让它成为Agency持续推进所需要的反馈。
这不意味着所有行动结果都应该交给AI。
企业拥有的数据远远多于一项经营目标实际需要的信息。把全部数据开放给AI，可能带来大量与目标无关的噪声，也可能让系统面对一组彼此冲突、却没有经营优先关系的指标。
更多数据还可能让AI过度依赖容易取得和容易量化的状态。系统调用成功、任务完成、短期点击上升或者局部成本下降，通常比长期客户变化更快出现，也更容易进入系统。如果企业只连接这些信号，AI就可能把容易看见的变化当成真正的目标进展。
因此，业务反馈也不等于把更多Dashboard和实时指标接给Agent。
关键在于，这些变化是否足以反映行动对目标推进、经营代价和重要副作用产生的影响，更新AI对原行动后果的判断，并在后续经营判断仍可改变时反馈给AI。
业务反馈也不必全部实时。有些状态需要立即返回，有些经营变化只有经过一段时间才有意义。
Google Research关于delayed feedback的在线决策研究说明，行动结果延迟到达会改变后续学习和决策条件。本篇只借此支持一个有限判断：业务反馈必须赶上相应经营判断仍可改变的时点，不等于所有数据都要追求技术意义上的实时。Google Research：Regret Bounds for Adversarial Contextual Bandits with General Function Approximation and Delayed Feedback
企业真正需要提供的，不是最大的数据范围。而是与目标推进和行动后果相关的业务反馈。
四｜目标与业务反馈怎样让AI持续推进
目标和业务反馈在AI Agency运行中承担不同作用。
目标让AI知道，公司希望改变什么业务状态，以及形成下一步时应该依据什么经营尺度。AI据此采取行动。
行动进入业务以后，客户、订单、库存、成本和风险发生变化。业务反馈再把其中与当前目标相关的变化带回AI。
AI根据已经定义的目标解释这些变化，重新判断原来的路径应该继续、调整还是停止。
这段关系可以被压缩成一句话：
目标告诉AI要把业务推向哪里，反馈告诉AI每次行动把业务推到了哪里。
企业负责的，不是替AI预先写出每一种结果对应什么动作。
如果企业规定“出现状态A就执行动作B，出现状态C就停止”，系统可能重新回到以预定义控制流为主体的运行结构。
AI Agency之所以承担持续推进角色，正是因为它需要根据目标和当时的业务状态形成下一步。
因此，企业需要完成的是另一项责任：
让AI能够获得与当前目标相关的业务后果。
接下来的解释和判断，仍然由AI完成。
同一项反馈可能让AI调整行动，也可能让它停止当前路径。它还可能支持继续原来的行动。关键不在下一步是否发生表面变化，而在“继续、调整或停止”来自AI对真实业务状态的重新判断。
如果这段连接缺失，原来的一次局部误判就可能变成持续重复的经营路径。
没有业务反馈，Agency不是不会行动，而是在看不到实际后果的情况下盲目推进。
五｜企业怎样审查一个Agent是否获得了业务反馈
管理层审查一个Agency项目时，通常会确认目标是否明确、数据是否接通，以及Agent可以调用哪些工具。这些问题仍然重要。
但如果企业希望AI持续推进一项经营目标，还需要把审查延伸到行动以后。团队可以选择一项真实行动，沿着它向后追问：
行动以后，AI能够获得哪些与当前目标相关的业务变化？
这里需要检查的不是系统一共返回多少字段。
而是客户、订单、成本、风险以及其他重要业务状态的变化，是否能够重新进入AI判断。
管理层还需要看见：
哪些重要后果仍然只有Human能够发现和解释？
如果业务负责人仍然需要定期查看完整经营局面，发现局部指标掩盖的副作用，再告诉Agent原来的路径不能继续，那么从行动后果回到下一步的连接仍然由Human Agency承担。
企业还可以进一步改变一项业务状态，检查AI的判断是否随之变化。如果成本、客户影响或风险状态已经不同，系统仍然生成相同的继续、调整或停止结论，项目团队就需要确认：
这些业务变化究竟进入了AI判断，还是只存在于另一个报表里？
这些追问把项目审查从“Agent能不能行动”，推进到“行动后的真实业务后果能不能重新进入AI判断”。
ANC视角：企业必须重新建设从业务变化到下一步的连接
传统企业中，从业务结果到下一步的连接，长期由Human Agency承担。
业务系统负责把信息送到人面前。Human负责理解发生了什么，判断这些变化与当前目标有什么关系，识别新的代价和副作用，再决定原来的路径应该继续还是改变。
因此，过去的系统可以只负责记录和展示。业务含义由Human补全。
当AI Agency开始承担持续推进角色，企业必须让相应经营目标所依赖的业务反馈进入AI判断，而不能继续默认Human会补全行动后的业务含义。
这不意味着把企业所有数据都交给AI。
AI承担哪一段经营目标的持续推进，企业就需要建立让相关业务变化持续反馈给AI的连接，使AI能够据此重新判断下一步。
AI Native Company不仅重新分配谁采取行动，也必须重新设计谁能够获得和解释行动后的业务变化。
写在最后
当目标、行动工具和业务反馈连接起来，AI Agency才开始持续推进一项经营目标，而不是连续执行一组看起来合理的动作。
但能够根据业务反馈调整下一步，仍然不等于企业价值已经成立。系统可能越来越善于修正行动，却没有真正改善客户结果。局部业务状态可能持续变好，却没有穿透为公司真正关心的经营价值。
于是下一期还需要继续回答：
AI已经能够根据业务反馈持续调整，但这些调整真的改善了客户结果，并为企业创造了价值吗？
来源与限制
Microsoft Research《Deep Learning with Logged Bandit Feedback》讨论了在线系统日志中的情境、实际行动和相应结果，并指出系统通常只能观察已选行动的有限反馈，不能直接知道未选行动会产生什么结果。本篇只用它说明行动系统获得的信息天然可能局部且不完整，不采用其训练方法作为企业反馈方案。 Microsoft Research《Contextual Semibandits via Supervised Learning Oracles》讨论了系统依据情境作出选择，并从实际选择中获得部分反馈的在线决策问题。该来源只承担技术可观察性，不作为ANC定义业务反馈的依据。 Google Research《Regret Bounds for Adversarial Contextual Bandits with General Function Approximation and Delayed Feedback》及《Near-Optimal Regret for Adversarial MDP with Delayed Bandit Feedback》研究了结果延迟到达时的在线决策问题。本篇只用它们支持“业务反馈需要赶上相应经营判断”的有限结论，不展开算法、regret或强化学习。 Microsoft与Google在数字技术、云计算和AI市场中拥有直接商业利益。外部研究只支持行动反馈可能有限和延迟的可观察性；本文关于企业提供业务反馈、AI Agency持续推进及其建设责任的判断均由ANC提出。 文中的全渠道零售企业、库存调拨、门店需求和客户承诺均为设想场景，不对应具体企业，也不构成库存或履约建议。本文不讨论数据管道、权限设计、严格因果证明、在线学习、客户价值验证或ROI。
我是「AioGeoLab」主理人塔迪Tardi，AioGeoLab是深度洞察AI第一性原理和应用实践的前瞻性研究实验室，目前有两个主要研究方向：
「塔迪AI工程系列」FDE落地工程、ANC：AI Native Company未来公司系列、GEO、AI判断工程。
「塔迪硅基禅心」是传统东方智慧、未来AI前沿、当下应用实践，深层共鸣的探索。不是用AI解读经典，也不是用经典指导AI。 这是一场跨越2500年的对话，在算法与古老智慧之间，照见意识、智能与存在的本质。
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