过去一年，很多公司都在喊同一句口号：“我们要用智能体替代部分岗位，让 AI 成为数字员工。”但绝大多数项目最终都死在同一个地方：Agent 能理解问题，也能输出方案，但就是干不了活。这不是因为大模型不够强，而是因为工程层少了最关键的一环：Action（操作级别能力）设计。如果把智能体比作一个会思考的人，那么 Action 就是：

• 它的手

• 它的脚

• 它与世界交互的接口

没有 Action → 智能体只能“说得很好”，却做不了任何事。今天我把这件事讲透： 为什么 Action 是数字员工工程化的核心？一个好用的 Action 系统要怎么设计？

“数字员工”不是人，是能执行动作的程序

一个真实员工能完成工作，是因为他具备以下三层能力：

① 理解任务（语言理解）

大模型已经做到 90 分。

② 拆分任务（规划能力）

大型模型 + ReAct/Tree-of-Thought 也能做到 80 分。

③ 执行具体操作（Action 层）

几乎所有 Agent 项目都死在这里。

举例：

你说“帮我发布一篇公众号文章”。

模型能：

• 生成标题

• 优化排版

• 加 emoji

• 给封面建议

但到了“登录公众号 → 打开编辑器 → 上传封面 → 发布文章”这一步，它完全不会。

因为它缺少：

• 能调用浏览器的能力

• 能操作系统的能力

• 能执行 API 的能力

• 能维护操作状态的能力

所以我常说一句话：Agent 的智力不是瓶颈，操作能力（Action）才是。

什么是 Action？

Action = 将人类的操作，拆解为可被模型组合使用的最小执行单元。

它不是一个 Prompt，也不是一个函数调用，而是：

• 可组合

• 有上下文

• 有状态

• 可被模型推理

• 可被自动序列化组合

这是让 Agent 具备“真实动作能力”的基础。

Action 为什么比 Tool 高级得多？

很多开发者以为 OpenAI 的 “Tool Calling” 就是数字员工的 Action 层。这是一种常见误解。Tool Calling 的典型缺陷有 3 个：

（1）Tool 粒度太粗，无法推理

开发者喜欢写：

• publish_article()

• query_sales_data()

• deploy_server()

这种“一口气做完所有事”的 Tool，模型连中间步骤都看不到，无法做 Planning。

真正的 Action 要像乐高一样 细颗粒：

• open_url()

• fill_input()

• click_button()

• upload_file()

• wait_for(selector)

能被模型组合成流程。

（2）Tool 没有状态，不能做连续操作

大部分 Tool 是无状态的：

• 调一次 → 完事 → 返回值

但真实任务需要“过程状态”，例如：

• 当前浏览器页面

• 当前数据库连接

• 当前 Session

• 当前编辑上下文

• 当前自动化流程进度

没有状态，就不可能执行一个连续任务。你让它：“打开后台 → 输入账号 → 点击登录 → 下载 Excel”。没有状态，这种连续任务根本无法实现。

（3）Tool 不可观察、不透明

数字员工需要知道：

• 上一步是否成功？

• 当前界面是什么？

• 下一步该推理什么？

没有“可观察状态”，模型无法做条件判断。所以我这样总结：Tool 是函数接口。Action 是可观察、可组合、可推理的操作层。存在本质区别。

一个生产级数字员工的 Action 系统应该长这样

下面是工程实践总结出来的核心结构👇

（1）Action Library（动作库）

所有动作必须被拆分为最小执行单元。

分类示例：

Browser Actions

• open_url()

• click(selector)

• fill(selector, text)

• wait(selector)

• extract_text()

OS Actions

• list_files()

• copy_file()

• run_command()

API Actions

• call_api(endpoint, payload)

Business Actions（企业级）

• search_customer(id)

• get_order_detail(order_id)

• submit_invoice(payload)

注意：即便是业务动作，也应该是可组合的最小粒度单位。

（2）Action State（状态系统）

包括：

• 当前界面 DOM

• 当前输入的内容

• 当前 Session / Token

• 当前任务上下文

• 所有中间产物（文件、截图、结构化数据）

这是数字员工真正能执行任务的基础。

（3）Action Orchestrator（动作编排器）

负责：

• 调用 Action

• 管理状态

• 回放历史

• 做错误恢复

• 做容错重试

• 提供可观察环境给 LLM

它类似：

• 分布式系统的调度器

• 游戏里的“世界引擎”

• 机器人操作系统的调度层（ROS）

没有编排器 → Agent 杂乱无章。

（4）Action Schema（模型可理解的结构化接口）

每个 Action 都要定义：

name: "click"
params: {
    selector: "string"
}
returns: {
    success: "boolean",
    screenshot: "base64"
}

这是让模型能“看得懂动作能力”的关键。

（5）Action Observability（可观察性）

让模型实时看到：

• 页面截图

• DOM 元素

• 任务日志

• 中间结果

让它能边看边判断：“下一步应该做什么？”

1. 一个真实案例：企业后台自动化运营

当你给 Agent 一个任务：“自动在后台创建一个产品，并推送到所有渠道。”

传统 Tool-based agent 会卡在：

• 需要点击 UI

• 需要上传图片

• 多步流程有分支

• API 不公开

• 表单结构复杂

但 Action-based 系统会这样运行

1. open_url(admin_login)

2. fill(username_input, "admin")

3. fill(password_input, "***")

4. click(login_button)

5. wait(homepage_loaded)

6. navigate_to(product_page)

7. click(create_button)

8. fill(product_title, "xxx")

9. upload_file(image_input)

10. click(save)

全部由模型自己组合完成。你只需要给一个任务：“去创建一个新产品：名称是 xxx，主图是 yyy”。它就可以自动端到端完成。

为什么 Action 是未来数字员工的绝对核心？

因为所有企业级任务，最终都归于 3 件事：

① 操作系统

（点击、输入、上传、拖拽）

② 调用 API

（企业内部接口）

③ 处理数据

（结构化/文档/文件）

而这三件事，都需要 Action 层处理。所以我常说：未来的数字员工不是“会聊天的模型”，而是“拥有动作库 + 状态机 + 编排器的工作机器人”。

为什么 Action 是数字员工的真正分水岭？

是否设计 Action，决定你的 Agent 是“咨询顾问”还是“真正员工”。没有 Action → 它只能给建议；有了 Action → 它能真正做事。这也是为什么很多企业做智能体做不下去的核心原因：

• 没有操作抽象

• 没有状态管理

• 没有流程编排

• 没有可组装的 Action

最后只能停留在“ChatGPT 的企业版”。未来两年的智能体竞争，不是模型竞争，而是：谁拥有更强、更标准化、更底层的 Action 能力。这将是数字员工时代最核心的工程基石。