如果你的Agent看起来什么都会，却始终不好用，问题大概率不在Agent本身。在大量实际项目中，天润融通发现，许多企业落地Agent时，根本没有进行业务场景的拆分。而这一点，恰恰决定了Agent后续所有能力是否成立。这是许多企业在初次落地Agent时最容易犯的一个错误。
如果场景是模糊的，Agent虽然看起来什么都会，但一面向真实用户和真实问题，就只会泛泛而谈，抓不住重点，无法解决客户诉求。而只有当场景边界清晰时，知识的运用、流程的流转和逻辑的判断才有据可依，Agent才能快速、准确、流畅地解决客户问题。那么，场景应该怎么拆?才能让Agent真正听得懂、做对事?接下来，我们从五个核心维度出发，带你还原一个真实，可落地的业务场景。
1、明确用户是谁?
场景拆解第一步，是明确Agent面对的究竟是哪一类人。在客服场景中，用户既可能是消费者，也可能是服务商、经销商、供应商，或者企业内部的技术支持、销售团队;甚至在一些场景下，客服本身同样也是Agent的使用者。不同类型的用户，对Agent的期待是完全不同的：有人关心能否快速、准确地获取信息;有人关心问题能否被解决，也有人需要耐心地沟通和解释。如果用户身份本身是模糊的，后续的知识、流程和判断就很难精准。
2、明确用户从哪里来
在明确“和谁对话”之后，第二个必须明确的就是：用户是从哪个渠道进来的。电话、小程序、公众号、App、官网、电商平台，看似只是入口不同，但它们直接决定了Agent能获取多少用户信息、能否识别身份、以及可以调用哪些能力。例如，App场景往往拥有完整的私域身份，更适合承接售后问题;官网用户多为匿名访问，可用信息极少;而电商平台则受到平台规则的强约束。这也意味着，如果忽略渠道差异，往往会导致场景设计“理论上可行，实际上做不到”。
3、明确用户当下
真正想解决的是什么问题
即便是同一个用户、同一个入口，推动对话向前的关键，依然是他此刻的真实意图。这个意图可能是咨询产品规格，也可能是配件、包装、保修、维修，或退换货;甚至进一步还需要明确，服务对象需要的是某个具体型号，还是某一类服务;是线上处理还是需要线下介入;是属于售前、售中还是售后。在场景拆解中，意图是连接知识与流程的索引点。只有先判断清楚意图，Agent才知道该调用哪些知识，是否需要查订单、建工单或触发后续流程。意图不清，Agent的所有动作都会变得犹豫和摇摆。
4、情绪，决定场景是否要升级
在真实客服场景中，同一个问题，也可能不属于同一个场景。比如当用户情绪稳定时，它可能只是一次普通咨询;但一旦用户情绪激动，就很可能会演变为客诉，需要完全不同的处理路径、升级机制和介入团队。因此，如果在场景定义中忽略情绪变量，Agent就无法判断“这是不是同一类问题”。而这，往往正是体验失控的开始。
5、从“什么都想做”，
到“每个场景都可控”
最后，回到更本质的层面，场景拆解的价值，并不在于拆得多细，而在于把原本混乱的业务问题，变成可以持续迭代的结构。不拆场景时，常见的状态是：什么都想覆盖，知识不断堆叠，但效果始终不稳定;而一旦场景被拆清楚，就会发现：单个场景所需的知识其实并不多，边界明确，优化路径也更加清晰。
结尾
场景拆解，是Agent走向成熟的分水岭我们可以看到，场景拆解的价值并不在于拆得有多细，而在于它能将原本混乱的业务问题，转化为可以持续迭代的结构。当这些边界被逐一厘清，Agent的角色将发生本质的蜕变：首先，知识被模块化，知识不再是散乱的数据，而是高度模块化的资产。用户意图与知识点之间建立起精准的映射，让Agent彻底告别模糊的搜索，实现响应的快、准、稳。其次，任务开始实现闭环，在定义的边界内，每一个指令都指向明确的动作——查订单、建工单、调接口。对话不再是信息的空转，而是真正深入业务腹地，解决真实问题。
最后，运维变得“举重若轻”，Agent可以持续进化。摆脱了臃肿、复杂的流程堆砌，模块化的架构让Agent变得可理解、可交接、可迭代。这不仅是系统的降本增效，更是为未来规模化的业务扩张夯实了数字地基。
说到底，Agent的生命力不在于它“无所不知”，而在于它在清晰的场景下能够提供“确定性”。唯有这种清晰的架构，才能支撑Agent真正从实验室走向复杂的生产环境，并持续跑下去。
