AI已能够帮助企业处理客服、诊断和调度等任务，但从客户报修到设备恢复使用，不同环节之间的衔接仍往往依赖人工。随着越来越多的任务能够由AI承担，如何将分散的能力组织为完整业务，并在运行中持续改进，成为AI原生企业建设需要回答的问题。
北京大学汇丰商学院管理学教授魏炜及合作者撰文表示，通用模型能力可以共同调用，但一家企业的世界模型、价值闭环及其生成能力，必须在具体经营中形成。企业能否借助AI有效开展业务，并以更低的构建成本应对新的需求，取决于这些能力能否持续积累和复用。
AI已能够帮助企业处理客服、诊断和调度等任务，但从客户报修到设备恢复使用，不同环节之间的衔接仍往往依赖人工。新的故障、合同条件或资源约束出现后，企业还需要重新解释规则、调整协作方式。单项任务的智能化并未自动形成完整业务的智能化。随着越来越多的任务能够由AI承担，如何将分散的能力组织为完整业务，并在运行中持续改进，成为AI原生企业建设需要回答的问题。
这要求企业将自动化的对象从任务执行扩展到工作流的生成与演化。系统依据已有知识和数据，生成围绕业务成果组织的工作流，利用运行反馈修订规则，并进一步改进生成和修订工作流的方法。如果这一过程能够得到验证，企业就有可能利用既有能力构建新业务，减少对逐项人工设计的依赖。本文提出的方法，旨在将这一建设过程转化为可运行、可检验的自动化过程。
本刊2026年5月刊发的《企业世界模型——AI智能体如何理解、推理并改变企业的现实》，以“理论—本体—实例—技能”四层架构解释了AI理解和改变企业现实的基础。在此基础上，我们提出端到端自适应规则工作流的自动化方法：以V4C连接价值界定、结构生成与实际运行，以递归自我改进（Recursive Self-Improvement，简称RSI）推动构建方法的演化。企业世界模型提供可表达、可修改的结构，V4C将其组织为价值闭环，RSI则作用于产生和改进这些闭环的能力。
一、RSI与改进能力的递归演化
RSI是Recursive Self-Improvement的缩写，通常译为“递归自我改进”，指系统改进自身后，利用改进后的能力继续进行自我改进。一个能够修改程序的AI系统，既可以修复业务代码，也可以修改自身用于识别问题、生成方案和验证修改的程序。后一种变化改变了产生改进的方法；当新方法继续参与自身改进时，递归关系便得以形成。这里的“自身”是包含模型、工具和程序的系统，而不只限于底层模型的权重。
自我改进已有较长的研究历史。Schmidhuber提出的Gödel Machine将系统代码本身纳入修改范围，包括寻找修改方案的程序，并要求在既定公理和效用条件下证明修改有益后再执行。这一形式化构想为理解自我改进提供了理论参照，其启发在于，改进对象可以包含产生改进的方法，而采用修改必须有明确依据。不过，形式化条件下的结论不能直接视为企业应用效果的证明。
循环（Loop）、迭代和学习分别描述了这一过程的不同方面。循环是重复执行的结构，闭环还要求结果反馈到后续行动；迭代是依据上一轮结果形成下一版本；学习使经验改变知识或能力。RSI则关注产生改进的机制能否被系统自身继续改进。反复执行同一流程，不一定发生学习；依据故障修订诊断规则，是业务能力的更新；改进故障归因和规则生成方法，并用新方法继续改进自身，才涉及递归自我改进。
监督学习、强化学习等提供利用样本或反馈改进模型的途径，RSI关注改进后的系统如何继续改进自身，两者属于不同的概念层次。企业既可以训练诊断模型，也可以更新工具、规则和构建程序，具体手段取决于所要解决的问题。自训练、反思生成或参数更新本身，并不足以证明系统具备递归自我改进能力。
把这一关系用于企业，可以区分业务层与方法层。业务层修订某条工作流中的规则或技能，方法层修订识别问题、构建工作流和检验修改的程序。方法层的新版本参与后续业务建设，其使用结果又成为继续改进自身的依据。企业积累的因而包括业务知识，也包括更有效地形成业务知识与行动能力的方法。
感知、决策与执行描述系统在环境中的行动过程，RSI描述行动能力及其改进机制如何演化，因而不宜将其简单列为“感知—决策—执行”之后的第四步。任务运行提供反馈，构建方法依据反馈提出修改；经验证采用的新方法，又参与后续运行和方法改进。运行过程与改进过程由此相互连接，但各自的作用对象不同。
本文借鉴RSI机制，将工作流的生成与修订本身作为可改进对象。在既定价值目标和授权范围内，规则、技能程序及其构建方法可以更新，底层大模型参数则可以保持不变。是否体现递归自我改进，需要同时考察新方法是否进入下一轮自我改进，以及是否改善后续改进能力。递归关系并不保证每轮修改都有效，也不意味着能力必然加速增长，因此候选修改仍须接受验证。
二、端到端自适应规则工作流的运行逻辑
端到端自适应规则工作流围绕一项完整业务成果，以规则组织行动，并依据运行证据修订规则和能力组合。“端到端”界定从真实需求到成果确认的业务范围，不要求取消中间环节；“规则”明确不同条件下的行动及其责任；“自适应”既包括随状态选择路径，也包括依据经验修订决定路径的结构。其基本单元是一项完整业务，而非某个部门的一道工序。
在售后服务中，客户报修是起点，设备恢复使用并经客户确认是终点。远程处理、备件替换和上门维修，是实现同一成果的不同路径。选择哪条路径，取决于故障性质、合同范围、备件状态和人员能力。规则工作流把这些条件与可用行动连接起来，系统据此组织任务，而不必要求每笔工单都经过相同的步骤。
路径变化与规则变化需要区分。仓库缺货，可以在既有规则下改从另一仓库调货；出现此前未识别的兼容性问题，则可能需要修订诊断规则。前者是在既有结构中选择行动，后者是改变行动的依据。图1把业务运行与规则修订连接起来：运行结果提供修订证据，经检验采用的新规则进入后续任务。自适应由此从执行层延伸到工作流本身。
图1 端到端自适应规则工作流的运行逻辑
企业世界模型使这种改造有了明确的对象。理论层表达业务规律与经营取舍；本体层定义客户、设备、工单等实体，以及属性、关系和行为；实例层连接当前合同、库存和设备状态；技能层承载查询、诊断和调度等行动能力。运行出现问题时，系统可以辨认是事实不完整、规则不适用，还是技能无法执行，并在相应层次提出修改。大模型的生成能力由此有了结构上的依据，而不只是依据一段提示词临时给出建议。
任务闭环与价值闭环的区别，决定了工作流自适应的经营方向。感知、决策与执行组织行动，结果确认界定任务的完成条件，价值闭环则进一步明确成果接受方、验收规则和计价依据。工单关闭只能说明内部任务结束；客户确认设备恢复、服务满足合同约定，并将返修与成本纳入责任关系，才形成完整的价值交付。如果系统通过排除难例降低异常率，局部指标虽有改善，合格服务却可能减少。工作流的改进因此必须接受价值成果的检验。
企业世界模型提供理解与行动的结构，工作流将这一结构用于具体业务，价值反馈检验行动是否达到经营目的。运行结果返回相应的规则、事实和能力，经验才能成为下一次构建的依据。将材料整理、结构生成、能力配置和运行验证组织为连续过程，正是工作流建设逐步实现自动化的关键。
三、V4C把工作流构建转化为自动化过程
工作流能够自适应，首先要有一套生成和修订工作流的方法。V4C由价值界定与计价（Value）、编译（Compile）、配置（Configure）、执行（Conduct）、校验与修正（Check and Correct）构成。V规定什么成果值得交付，四个C把这一价值约定转化为结构、行动和经验证的修订。它既用于构建第一条工作流，也用于在运行后形成下一版本。
这一方法从企业已有材料起步。合同与制度提供交付条件和规则，数据库提供业务记录，代码与接口说明提供现有能力。系统据此识别候选闭环，标出尚待确认的条件，形成工作流草案，再进行配置、试验和运行。经营取舍与授权由有权主体确认，能够明确表达和检验的环节逐步自动化。如图2所示，各阶段的结果进入下一阶段，校验结果返回结构与能力的修订。建设可以从一项业务的有限材料开始，不必先完成全公司的流程设计。
图2 V4C连接工作流生成与运行的自动化过程1. 价值界定与计价先确定成果再组织任务
V首先将经营目标表达为明确的价值约定，界定成果由谁接受、接受什么成果、按何种条件验收，以及如何计价和承担成本。系统从合同、预算和服务记录中提取相关条件，识别不一致之处，提出待确认的方案。经有权主体确认后，价值约定共同约束工作流的生成与评价。成果定义会改变任务的组织方式，因此不能等到流程完成后，再将价值评价作为附加指标补入。
例如，把售后成果定义为“设备恢复使用并经客户确认，观察期内同类返修归属原工单”，系统就需要将故障排除、回访和返修归属共同纳入工作流。后续返修不能通过另开工单被排除在原有评价之外。成果定义由此改变业务的结束条件、反馈范围和责任关系，而不仅是在原流程上增加一个绩效指标。
计价也使成果与资源消耗发生联系。对外服务可以按合同验收与结算，内部服务则由使用部门复核质量和成本。节省工时、提高准确率，能够说明某个环节的变化；是否形成净贡献，还要在同一覆盖范围和观察期内比较完整成本。V的作用是使局部改进接受业务成果的检验，避免把某项技术指标当成企业价值本身。
2. 编译把业务认识转化为可执行的规则结构
编译是把业务语言翻译为机器能够处理的实体、关系、条件和动作。依据价值约定，系统生成候选本体、完成条件和异常分支，并将规则关联到合同、制度或专家判断。例如，“保修期内的合格维修按约定免费”，需要展开为保修状态、服务范围、费用归属和执行条件。这些定义共同形成可审查的规则结构，经确认后成为生成技能和组织行动的依据。
编译既可以从制度文件展开，也可以从现有系统反向重建业务认识。系统读取派工记录和维修代码，提取实际运行中的对象、依赖关系与隐含规则，再与合同和制度比较。如果合同允许更换而代码只支持维修，或者制度规定完成时限而派工长期受备件等待制约，就需要识别并处理相应的结构缺口。企业已有系统因此不仅承载执行能力，也构成生成新工作流的知识来源。
编译形成的是能够修改和检验的规则结构。诊断如果依赖固件版本，就需要明确版本数据来自哪里、何时有效、缺失时如何处理。真实实例必须来自观测，不能用模型推测代替；从历史记录归纳的规律也要与已有依据比较，经确认后再采用。把生成结果落实到明确的对象与条件上，才可能在后续运行中定位错误，并修正相应结构。
3. 配置围绕成果组合主体与能力
配置把规则结构装配为能够运行的工作流。系统接入真实数据，匹配技能与工具，安排协作角色，并把权限绑定到具体动作。售后恢复需要诊断、备件、调度和回访能力，部分由AI智能体承担，部分由服务人员执行，跨环节协调则可以由人与AI组成的协同主体负责。组织行动的依据是成果所需的能力及其关系，而不只是既有部门划分。
为此，技能可以被封装为可复用的能力包，包含适用对象、输入输出、调用条件和权限。合同查询能够服务于售后判断，也能服务于续约；库存识别可以用于维修领件，也可以用于补货。一条新工作流的生成，就能够从已有能力中选择、组合并补足缺口。相应角色可以随任务配置，客户关系、设备状态和责任记录则持续保存。工作流的变化不必伴随每项基础能力的重建。
配置同时检验执行能力与授权范围是否匹配。低风险动作在预先授权范围内执行，涉及安全或超出额度的动作由有权主体确认。必要接口缺失时，系统只能形成方案或开展历史回放，不能据此认定真实业务已实现自动化。接口、权限与验收条件具备后，生成的结构才能成为可运行的工作流。
4. 执行让运行结果返回构建过程
执行依据当前事实和有效规则组织行动。客户信息不完整时补充询问，远程处理条件满足时调用相应技能，需要上门服务时协调备件与排程。系统随状态变化调整路径，并记录采用的规则、调用的能力版本及其运行结果。无法自动完成的任务进入明确的人工承接路径，后续等待、处理与返工一并纳入完整业务记录。
这些记录决定了运行能否支持下一轮构建。备件未能领出，既可能源于库存不足，也可能源于保修判断错误、权限不足或接口故障。单一的失败标记不足以确定修改对象；只有将失败与当时的事实、规则和动作关联，才能定位问题发生的层次。运行过程由此同时形成交付成果和修订依据。
一次运行既检验交付结果，也检验生成工作流时的判断。事实缺失、规则不适用或能力无法执行等问题，分别返回相应的构建环节，成为下一轮修订的依据。建设与运行因而通过具体问题持续连接，经验也得以直接进入工作流的生成过程。
5. 校验与修正把异常转化为下一版本
校验与修正依据价值约定分析运行偏差，并将候选修改写回对应层次。固件信息缺失，应补接数据；兼容性判断缺失，应修订规则；工具调用失败，则检查技能或接口。同一种失败表现可能对应不同原因，修订不能只跟随异常描述增加条目。分层归因使工作流能够在处理新情形的同时保持结构清晰。
候选修订经检验后才进入有效版本。系统先检查数据、规则和权限的一致性，再通过历史回放、未参与修订的任务测试以及小范围运行，比较新旧版本。新增情形是否得到处理、原有能力是否退化、完整成本是否上升，都属于比较范围。被采用的修改保留适用条件和撤回路径，未被采用的候选保留失败原因，供下一轮构建使用。
五个环节连接后，售后工作流的建设便形成了连续过程。价值约定界定交付与责任，编译形成客户、设备和工单的规则结构，配置接入数据并组合诊断与调度能力，执行产生交付与记录，校验形成经验证的修订。后续工单调用新版本，新业务复用既有能力，V4C因而将一次性建设转化为持续构建。不过，业务规则的更新并不等于构建方法的改善，后者正是RSI进一步作用的对象。
四、从修订业务规则到改进构建方法
固定的构建方法可能反复产生同类错误，增加业务规则未必能够消除其根源。因此，识别闭环、生成规则、定位异常和验证修改的程序，也需要接受检验和更新。V4C可以被组织为一套“生成工作流的工作流”，使前一轮形成的结构、能力和修订记录成为后一轮建设的材料。在此基础上，RSI进一步要求构建方法参与对自身的改进，使持续构建同时成为改进构建能力的过程。
以售后诊断为例，系统遇到失败后不断新增故障规则，复核却发现，一部分失败源于固件状态缺失。此时，业务层应补齐事实来源，方法层则应修改异常归因程序，先检查数据完整性与时效性，再判断规则缺口。业务层解决当前工作流的问题，方法层减少后续修订中的同类误判，两者的改进对象不同。
新归因程序应在未参与提出修改的任务上与旧程序比较，检查是否减少误归因、是否增加过多复核成本、是否遗漏原有问题。验证通过后，它用于适用业务的修订，也用于诊断构建方法自身的问题。系统依据后续结果，再提出检查顺序、适用范围或候选选择方式的调整。新方法经过验证、实际使用，并继续参与自身改进，才形成本文所说的递归关系。
图3 业务工作流与构建方法的双重改进循环
图3区分了业务修订与构建方法改进两个循环。前者更新世界模型和技能配置，后者更新检索、归因、分解与验证方法。两类版本相互关联，却需要分别验证。一条维修规则有效，不能证明产生它的方法适用于所有业务；一种新方法在测试中更好，也不意味着它生成的每条规则都可以直接采用。验证任务应与提出修改的材料分开，评价程序尽可能独立，并记录新方法在后续修订中的实际表现，避免仅凭一次测试或系统的自我评价宣布改进有效。
企业中的训练与改进，需要区分各自的对象。运行记录可以用于训练具体模型，也可以在底层模型参数不变时，用于更新规则、技能程序和工作流生成方法。这些方式可以依据业务条件组合使用。判断能力是否得到积累，关键在于有效经验是否转化为后续可调用的能力，并在新的任务中得到检验；保存日志或生成一次反思，并不会自动完成这一转化。
方法改进还可以使工作流变得更简洁。多条规则如果分别对应同一原因，系统可以提出带有明确适用条件的共同规则；一个能力包的错误如果集中于某个环节，可以拆分后分别检验；事实更完整后，部分人工承接情形也可能重新进入自动处理范围。自适应不以规则数量增加为目标，而以结构能否更准确、更经济地支持交付为依据。
方法改进始终受价值约定约束。减少误归因可以表明方法能力有所改善，能否降低返修、减少完整成本和扩大合格交付，仍需在业务运行中确认。工作流与评价标准不能由同一改进程序同时任意修改，否则系统可能通过重新定义成功而获得更高分数。价值目标及评价条件的调整应由相应主体另行决定，方法层改进则在明确的比较条件下接受检验。
五、AI原生企业如何积累可演化的组织能力
V4C与RSI连接后，企业可以在业务建设中积累两类资产。一类是经过验证的世界模型、规则与能力包，供后续业务直接调用；另一类是生成和验证这些结构的方法，供后续建设使用。原来分散在专家经验、制度和代码中的认识，由此逐步进入可运行、可更新的结构。每项业务建设都可以利用此前形成的资产，而不必重新从材料整理和流程设计开始。
当这种方法从单项业务扩展到企业，建设对象就成为相互关联的价值闭环网络。售后恢复、备件补货和延保续约共享客户、设备与库存信息，成果接受方和价值口径却并不相同。减少库存占用如果延长维修等待，采购端的节约就可能转化为服务端的损失。共享世界模型使这种影响能够被表达和追踪，价值约定则为闭环之间的协调提供依据。局部能力的增长只有进入整体经营关系，才可能成为企业能力的增长。
这种变化也关系到企业如何向客户交付和收费。在设备服务中，出售设备、收取维修费与按设备可用成果收费，对应不同的价值约定。如果合同约定按可用成果付费，故障预警、维修调度和返修责任就需要共同进入工作流，企业承担的履约成本也要在同一范围内核算。V4C可以将这种经营选择转化为运行结构，RSI则使实现交付的方法在运行中改进。技术能力与交易关系在这里发生联系，但收费方式仍取决于成果可计量性、贡献归属和风险承担。
组织分工也随之调整。管理者确定价值目标和经营取舍，制定约束系统生成与修改行为的元规则，例如重大权限由谁批准、责任冲突由谁裁决。业务专家解释规则依据并处理复杂例外，成果接受方保留验收与异议权。AI智能体在授权内生成、检查和执行，人与AI协同组织跨环节行动。随着能力复用和动态配置扩大，部门边界可以不再是每条工作流的默认边界，责任关系却必须保持明确。
这一建设路径可以从有限的价值闭环起步。企业选择成果明确、数据可得、动作可逆的业务，建立最小世界模型和关键规则，在保留人工承接机制的条件下运行，再依据异常补全和调整。扩大应用范围的依据，是合格交付、完整成本与能力复用，而非规则或智能体的数量。进入方法层改进后，还需要在可比任务与投入下，检验新方法能否减少构建错误、降低复核成本，并继续产生有效修订。交付能力与构建能力分别得到验证，自动化范围的扩大才有可靠依据。
六、结语
本文提出的端到端自适应规则工作流自动化方法，将工作流的生成、运行与修订连接为持续过程。企业世界模型使业务认识具有可表达、可修改的结构，V4C将经营目标转化为价值闭环，RSI则使生成和修订这些闭环的方法也成为改进对象。企业由此有可能把已有材料转化为运行能力，并利用运行经验改善后续建设。这一方法的有效性，需要在具体业务中同时接受交付结果与后续构建能力的检验。
AI原生企业建设因此需要同时关注交付成果与能力积累。业务运行形成可复用的规则与技能，工作流建设形成能够继续改进的构建方法，企业才能在后续业务中持续利用这些经验。通用模型能力可以共同调用，但一家企业的世界模型、价值闭环及其生成能力，必须在具体经营中形成。企业能否借助AI有效开展业务，并以更低的构建成本应对新的需求，取决于这些能力能否持续积累和复用。
文章作者：
魏炜：北京大学汇丰商学院管理学教授
张殿儒：北京大学汇丰商学院硕士研究生
张坤：北京大学汇丰商学院助理教授
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本文编辑：鞠諃諃
