政务AI Agent别只当“答题器”！这样做变“能办事”的数字员工

景点排名 2025年10月07日 00:35 0 admin

现在不少地方都上了政务AI Agent，但说实话，很多其实就是个高级答题器。

用户问个“怎么申请居住证”，它能答得条理清晰，可真要用户提交材料、走审批流程，它就没辙了，最后还是得用户自己跑系统填表单。

我见过不少这样的项目，说是“上线了智能客服”，其实就是把之前问政通里的FAQ搬到大模型上，回答流畅度是高了，但该办的事还是没人管；还有些做“政策问答”的，用户连问三个相关问题，比如“低保申请条件”“要什么材料”“去哪提交”，AI愣是接不上逻辑，又回到默认的模板回答里。

更有意思的是有些项目说“集成了AI能力”，结果AI就只是个首页弹窗，最多答几个“办公时间”“地址在哪”的基础问题，连用户是谁都认不出来，更别提帮用户自动处置业务了。

老实讲，这不是AI能力不够，是咱们把它用窄了，就像给了个会修电脑的师傅，只让他报故障名称，不让他动手修，这不浪费本事嘛。

为啥很多政务AI Agent只能“聊天”不能“干活”？

这些政务AI Agent的通病，说到底就是只有“说话的功能”，没有“执行的权限”，它们没法对接后台的办事系统，没法调用业务程序，自然做不了实事。

之前我跟一个政务项目的负责人聊，他说一开始觉得“能让AI答好问题就不错了”，后来才发现用户要的不是“知道怎么干”，是“直接帮我干”。

比如用户问“社保断缴了怎么补”，AI光说“带身份证去社保局”没用，用户更希望AI能直接调出他的社保记录，帮他填好补缴申请，这才是真解决问题。

我还查过一份政务智能服务的报告，里面说超六成用户反馈，用政务AI只能拿到信息，没法直接办事，有三成用户因为AI帮不上忙，干脆放弃了线上办理。

这就说明，光让AI“会说话”，根本满足不了用户的核心需求，政务服务的关键，从来都是“办成事”，不是“说清事”。

既然这些AI Agent都没用到点子上，那有没有真能办事的例子呢？还真有，之前参与的“边聊边办”项目就试着解决了这个问题。

这个项目一开始就没把AI当成“问答工具”，而是想让它变成“数字员工”，能真的帮用户走办事流程。

实战项目：让AI Agent真能办起事的门道

本来想一开始就做复杂的跨部门事项，比如企业注册，但后来发现根本行不通，流程太乱、需要的材料又多，AI根本没法理顺。

无奈之下，团队决定从简单的入手，挑了150个表单字段少、流程规范的事项，比如社保查询、居住证续期这些。

这些事项有个特点：表单字段不超过10项，需要的材料在办事指南里写得很清楚，也不用多个部门审批，正好适合让AI练手。

为了让AI能办事，我们给每个事项搭了个“对话式执行流”，简单说就是让AI能跟用户聊天，同时一步步完成办事动作。

比如用户说“我要申请低保”，第一步AI得先认出来用户要办的是“低保申请”，这一步叫“意图辨识+事项定位”。

一开始用通用大模型，发现很多时候认不准，比如把“咨询低保发放时间”当成“申请低保”。

后来我们用本地化微调的模型，还找了很多政务事项的关键词、常用句式做训练集，用少量样本补全了弱语义辨识的能力，这才解决了问题。

认准事项后，AI就得帮用户填表单、准备材料，这一步叫“程序调用+表单拆解”。

用户的姓名、身份证号这些标准信息，AI能通过接口直接预填，不用用户再输一遍；像“是否已婚”“有没有房产”这些变量信息，AI会跟用户聊天确认。

为了保证流程不出错，我们还设计了一种“事项程序中间语言”，把办事流程图拆成一个个执行节点，每个节点都有判断逻辑，比如用户要是已婚，就会多问一句配偶的信息，这样就不会漏填字段。

材料准备环节也很关键，AI不只是列个材料清单就完事了，它会根据用户的情况判断哪些材料必须交、哪些可以免交，还会给用户看材料的示例照片，教用户怎么拍才合格。

用户上传照片后，系统会用OCR加大模型识别材料，比如看身份证水印清不清晰、有没有签章。

要是材料不合规，AI会直接说“图片太模糊，麻烦重新拍一下”，不用用户跑一趟才知道材料有问题。

这里还借鉴了浙江“浙里办”的经验，接入了专门的OCR引擎，现在对身份证、居住证这些常见材料的识别准头能到九成多，材料被驳回的情况少了很多。

最后一步就是提交申请、反馈结果了，AI会把填好的表单和材料打包，对接后台的办事系统提交申请，然后把系统生成的回执反馈给用户，告诉用户“申请提交成功，大概3个工作日能审核完”。

要是申请失败了，比如用户户籍不符合条件，AI也会把原因说清楚，不会只给个模糊的“申请失败”提示。

这么做下来，效果还挺明显的：用户不用再问完AI又去填表单，直接跟AI聊完就能提交申请，不少用户第一次用就成功办了事。

更意外的是，这个项目还倒逼业务部门优化了流程，因为AI只能处理规范的事项，很多之前流程乱、字段不明确的事项，业务部门都主动重构了，形成了良性循环。

从这个项目里，我也总结出几条经验，想做“能干活”的政务AI Agent，这几点怕是绕不开。

第一条是别把AI当成“功能组件”，要把它当成“岗位”来设计。

比如要做“智能导办”，就得按窗口接待员的标准来要求AI：得知道所有办事流程，能认准用户的需求，能引导用户一步步办完事，而不是只放个会说话的提示框。

深圳之前做的“政务AI导办员”就很典型，人家按导办岗的职责设计AI能力，用户从咨询到提交材料都不用换地方，办事时间比之前缩短了一大半，用户满意度也高。

第二条是一定要做“完整的办事闭环”，不能只让AI传递信息。

一个能办事的AI，得能做到：认准用户要办什么（识别），判断用户能不能办、缺不缺材料（判断），帮用户提交申请（执行），告诉用户结果怎么样（反馈），还能把这次办事的经验存下来，下次做得更好（学习）。

之前有个省的政务AI，就是没做“进度跟踪”这一步，用户提交申请后不知道进展，只能反复咨询，后来加上这个环节，咨询量一下就降了不少。

第三条是别贪大求全，要做“小场景”的AI，一开始就想做个“万能AI”，什么事都能办，基本都会失败。

不如让一个AI专注做一件事，比如专门做“材料识别”的AI，专门做“表单填写”的AI，每个AI都打磨好，再让它们协同工作。

有份白皮书里说，只做单一场景的政务AI，落地成功率比“万能AI”高一倍还多，杭州把政务AI拆成社保、医保、公积金几个专项AI，每个AI的办事效率都提升了不少，这就是最好的例子。

说到底，政务AI Agent的价值，从来不是“能答多少问题”，而是“能办多少实事”。

你不能指望它像人一样什么都懂，但你可以把办事的每一步、要对接的每一个接口都设计清楚，让它能接住政务服务的“活儿”。

要是还把它当成只会聊天的助理，那这场技术升级，跟你就没多大关系；但要是让它真的“上岗”干活，那你就是在帮政务服务变个样子，以后用户办事，可能真的不用再跑窗口、填表单，跟AI聊聊天就能办成，这才是政务AI该有的样子。

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