智能体架构的涅槃重生：Intuit的实践
Intuit在智能体应用领域曾是先行者，但其成功之路并非一帆风顺。在VB Transform 2026大会上，Intuit人工智能副总裁Nhung Ho分享了公司如何在短短四个月内两次重建其智能体架构的经历，并将此称为”快速路径”。
从专业智能体到协调层再到技能工具系统的转变
Ho详细描述了Intuit如何从一组专业智能体转向中央协调层，然后在协调层因自身复杂性开始失效时，又放弃了该层，转向基于技能和工具的系统。第二次完整重建耗时60天，而首个可用版本在不到20天内就完成了。
导致第二次重写的失败模式非常具体：在协调系统中，智能体之间通过自然语言传递结果，每次交接都会丢失下一个智能体正确操作所需的上下文信息。
“如果你有10个智能体，它们互相传递信息，每次传递都会累积错误，”Ho说道。
协调层为何崩溃
Ho表示，最初推动专业智能体的动力来自一个直接的客户投诉。尽管一组能力强大的智能体仍然需要客户自己管理，决定使用哪个智能体完成哪项任务。Intuit的解决方案是一个能够接收任务并在内部路由，而不需要客户自行选择智能体的系统。
该协调层维持了大约三个月，Ho半开玩笑地表示，在2026年智能体开发的压缩时间线上，这相当于大约一年的时间。
协调层的崩溃是结构性的原因，而非容量问题。智能体之间通过自然语言传递结果意味着每个下游智能体必须推断上游智能体如何得出结论，而这种推断在每次跳转中都会降级。一个包含10个智能体的链路不是偶尔失败，而是按设计累积错误。
正是这一诊断促使Intuit回到技能和工具架构。
60天的重建：获得工程团队支持的挑战
在60天内重建一个生产级智能体系统需要的不仅仅是架构决策。Ho表示，更困难的问题是内部的，需要说服领导层和构建原始智能体的工程师们，放弃近期的工作是正确的选择。
向领导层的游说依赖于证据而非争论。Ho的团队使用从生产环境中提取的真实客户查询构建了新架构的演示，然后展示了它在相同任务上比现有系统更优越的性能。
“最好的证据，至少在我看来，是客户想要做什么？无论你构建什么系统，都需要解决那些问题，”Ho说道。
赢得工程团队的支持则需要不同的理由。Ho团队之外的数百名工程师构建了即将被淘汰的专业智能体，而现在他们需要将这些智能体拆分为独立的技能和工具。
Ho表示，激励性的论点是规模。一个独立的智能体只能解决一个狭窄的问题，而新架构中构建的共享技能或工具可以为接触产品该部分的每位客户服务。这种转变也改变了合作伙伴团队的日常职责，将他们的注意力从构建智能体转向运行评估，因为评估成为衡量新架构是否真正有效的唯一方式。
引入人类参与，以及不同规模的反馈
重建后最明显的面向客户的功能是允许实时智能体对话引入人类参与——尽管目前处于早期测试阶段，仅覆盖Intuit约1%的客户群。”我们将在接下来的几周内扩大规模，”她说道。
Ho表示，客户可以在对话中途引入Intuit的产品支持人员、他们自己的会计师或Intuit自己的簿记员，而这些人会加入智能体已经完成的全部上下文信息。
Ho与大多数AI聊天产品处理相同情况的方式直接对比。回答税务问题的通用助手通常以建议咨询专业人士的免责声明结束。而Intuit的系统旨在将客户直接连接到该专业人士，在同一对话中实现。
这种人类交接与专门为金融数据构建的权限模型并存。智能体对客户财务数据的每次操作都需要先获得明确许可，尽管Ho表示随着客户对系统信任的建立，这一要求可能会随时间放宽。Intuit保留了智能体所做一切的可审计日志，必要时可以撤销。
智能体AI时代的反馈机制
重建也改变了Intuit收集和使用反馈的方式，Ho表示这种转变与过去相比具有质的差异。
“过去的反馈非常非常稀少，而且也是双峰分布的，”Ho表示。”要么人们喜欢它，要么讨厌它，而且通常倾向于负面。”
在基于聊天的系统中，每次对话都成为反馈，Ho表示这使公司从大约0.3%的客户曾给出明确反馈，转变为接近100%。
Ho表示她亲自回归编写代码，构建能够系统分析这些反馈量的模型，寻找系统在人工审查流程无法跟进的规模上存在哪些不足。
这种反馈的语气是大多数产品团队不习惯直接听到的。客户会用直白的语言告诉智能体它在何处失败。
“他们会直接告诉你，’你太烂了。我讨厌这个。这不对，'”Ho表示。”但他们也愿意给系统留有余地，并对其进行纠正，所以我们所有人都有责任收集这种新类型的反馈，并真正改进系统。”
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