让AI全自主接管业务流之前，先想清楚这件事

YC刚公布了W26批次的名单，199家公司，其中56家被归类为"AI原生服务"——AI端到端完成一项工作，客户负责监督或审批输出结果。这是这批次里占比最大的单一类别。

医疗、法律、供应链、企业后台——这些行业里，Agent正在从"辅助工具"变成"执行主体"。光是医疗赛道，就有牙科诊所的AI前后台、初级医疗的AI员工、自动化医疗账单系统，以及直接处理保险预授权的Agent。

这是一个好消息。这说明Agent落地已经越过了概念期，真实的业务场景在真实地运转。

但有一个问题，藏在这56家公司背后，依旧还没有人在公开场合认真讨论过：

这些Agent出了事，找谁？

不是"怎么解决"，是"谁负责"。

NotebookLM的音视频概览，解读的比较通俗易懂，对于时间比较紧张的读者朋友，可以听听，会有启发。

出了事，会发生什么

先描述一个真实的场景。

一家使用AI Agent处理医疗账单的诊所，某天Agent在处理保险索赔时产生了一批错误的编码。错误没有被实时发现，批量提交之后，保险公司拒付，诊所损失了一笔应收款。

最终复盘：

技术团队会说：我们部署的是供应商的Agent，参数是按规范配置的，模型输出我们没法保证每一条都准确。

业务团队会说：我们是按照技术给的工具在走流程，账单最后有人工过了一眼，但我们没有专业背景判断每个编码对不对。

供应商会说：我们的产品准确率达到了合同约定的标准，这批错误在误差范围内，用户需要自行校验高风险输出。

管理层会说：我们有部署审批流程，也有人工审核节点，流程走完之后的结果不应该由管理层承担具体责任。

四方没有一个人在说谎。但加在一起，责任消失了。

这不是某家公司的特殊情况。这是Agent时代一个结构性的问题：Agent的决策链条天然横跨了组织的职能边界，但大多数组织的责任边界，还停留在"工具不会自己做决定"的时代。

为什么这是组织问题，不是技术问题

很多人看到这个场景的第一反应是：那就把技术做得更好，把准确率提上去，误差就小了。

这个思路没错，但它解决的是另一件事。

准确率再高，也不是100%。只要Agent在做真实决策，就会有出错的时候。出错之后，必须有人承担后果——这是任何组织正常运转的基本前提。技术可以把出错的概率压低，但它没有办法把"谁负责"这个问题解决掉。

这就是为什么责任归属是组织问题，不是技术问题。

它不会在Agent翻车的那一刻突然出现，而是在你决定部署Agent的那一天就已经被决定了——只是大多数人没有显式地做过这个决定。

没有显式决定，不代表责任不存在。它只是变成了一笔糊涂账，等着在最糟糕的时机被追究。

责任归属的三个层次

把责任归属想清楚，需要区分三个层次。这三层经常被混在一起，但它们解决的是完全不同的问题。

第一层：授权责任

这个Agent被允许做什么，是谁决定的？

Agent的权限边界——能访问哪些系统、能执行哪些操作、超出什么阈值需要人工介入——这些设定背后有一个隐性的决策者。这个人或这个角色，对"权限划在这里"的决定负责。

Agent在权限范围内出了错，和Agent突破了权限范围造成了损失，是两件性质完全不同的事。前者是执行问题，后者是授权问题。但很多组织在部署的时候，没有明确地把"谁是权限的最终决策人"这件事记录下来。

一旦出事，追问"为什么Agent有权做这件事"，得到的答案往往是"这是技术默认配置"或者"之前一直这么用的"——授权责任就这样蒸发了。

第二层：执行责任

Agent在执行过程中产生的错误，来源可以有三种：模型本身的局限、工作流设计的缺陷、输入数据的质量问题。

这三种来源的责任归属，完全不同。

模型问题，通常指向供应商的服务协议和SLA条款。工作流设计问题，指向内部的技术团队或者实施顾问。输入数据问题，指向数据的提供方——可能是另一个业务部门，也可能是外部系统。

但大多数真实的错误，是三者叠加的结果，很难干净地切分。如果组织没有在部署前建立"谁对工作流设计负责、谁对数据质量负责"的明确分工，出事之后的归因就会变成一场消耗战。

第三层：结果责任

Agent的输出影响了真实用户，或者触发了真实的业务决策，损失最终由谁兜底？

这一层最接近法律意义上的责任，但它不只是法律问题。它是组织章程和合同设计的问题。

用了AI Agent处理客户数据的公司，在用户协议里有没有覆盖Agent决策的条款？对企业内部，管理层有没有明确哪个职能部门对Agent的业务结果负最终责任？这些问题，技术团队没有权限回答，必须在组织层面显式设计。

工牌之后的下一步

如果你读过工牌篇，应该记得那篇的核心论点：部署Agent之前，要先给它发"工牌"——定清楚它的身份、角色、权限边界。

工牌是必要的，但工牌只解决了身份问题。

一个真实组织里的员工，不只有工牌。他有汇报线——出了问题找谁汇报。他有绩效目标——什么结果算好、什么结果算失职。他有违规后果——越权操作之后会发生什么。

这套机制，不会因为"员工"变成了Agent就自动消失。它只是变成了没有人主动去建的一个空白。

给Agent发工牌，是组织的第一步。建立对应的问责机制，才是第二步。 大多数组织停在第一步，觉得"权限划清楚了，出事找供应商"——这个逻辑在Agent只是工具的时代是成立的，但在Agent开始端到端执行业务流的时候，就不够用了。

一个最小可行的起点

不给完整方案，这件事没有统一答案——不同行业的监管要求、不同组织的治理结构，会让具体的设计差异很大。

但有三个问题，任何组织在部署Agent之前都应该能够回答，而且答案必须是真实的人名或者真实的角色，不能是"系统"或者"流程"：

这个Agent的权限边界，是谁最终批准的？ 如果这个Agent明天权限扩大了一倍，谁会知道、谁会审批、谁对这个决定负责。

Agent出了错，第一个接到通知的是谁？ 不是指自动告警推送给哪个群，而是哪个真实的人有责任在收到通知之后做出判断和处置。

受影响的用户或业务，找谁？ 客户投诉、监管问询、内部业务损失——这些场景里，谁是接球的人。

三个问题，如果都能填上真实的名字，责任链的基本形态就出来了。填不上的，说明组织还没有准备好让Agent端到端跑业务。

写在最后

YC W26的56家AI原生服务公司，代表的不只是这56个团队的选择，而是整个行业正在走的方向——Agent从辅助走向执行，从工具走向主体。

这个方向是对的，也是不可逆的。

但有一件事，行业走得比组织快：技术上Agent已经可以端到端跑业务了，但大多数组织在问责机制上，还停留在"AI只是一个工具，出了事找技术部门"的认知里。

这个缺口，不会因为Agent越来越聪明而自动消失。它只会随着Agent接管的业务越来越核心，变得越来越贵。

在Agent接管之前，先把那三个问题的答案想清楚。这不是在给Agent加限制，而是在给你自己的组织一道保险。

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GEO判断工程」是基于GEO的价值SEO化，在AI从“说”到“做”的重要跃迁阶段，试图回答，如何让AI敢于行动、不因为责任问题而畏手畏脚，而做的一个前沿研究项目。
「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。
塔迪的微信 - tardyai2025。