制造场景不能「自动写库」
消费级 AI 产品可以一键生成内容，但生产排程直接影响交期、产能与外协承诺。一个错误的排程写入，可能导致停产、违约或连锁延误。
COMPASS 的原则是：Agent 可以读上下文、给建议、跑模拟，但关键写入必须经人工确认。这不是对 AI 能力的不信任，而是对制造责任的尊重——最终拍板的应该是人，而不是模型。
可信 AI 的三要素
我们把「可信」拆解为三个可验证的属性，并在产品里默认开启，而不是作为可选项。
- 可解释：每次建议附带约束冲突、影响范围与交期变化说明，计划员能看懂「为什么这样建议」；
- 可审阅：建议在对话框与工作台中展示，高亮受影响订单，而非静默改表；
- 可确认：写入前显式确认，支持批量审阅与逐条驳回，并留审计记录。
Agent 不是替代计划员，而是放大计划员
计划员的价值在于：理解现场例外、协调跨部门冲突、在信息不完整时做权衡。AI 擅长的是：快速搜索大量约束、生成备选方案、用自然语言总结变更影响。
COMPASS Agent 的设计目标是「让计划员更快获得可操作的洞察」，而不是「让计划员下岗」。例如，你可以用自然语言说「本周交付优先，产能尽量均衡」，Agent 会读当前表格与产能上下文，给出调整建议与解释，由你决定是否采纳。
多 Agent 分工，而不是单点黑盒
单一「全能 Agent」在复杂排程场景里容易变成黑盒。COMPASS 采用职责分离的多 Agent 架构：
- 排产 Agent：负责甘特生成、工序排序与交期优化建议；
- 产能 Agent：校验设备组负荷、外协窗口与瓶颈约束；
- 调度 Agent：处理插单、异常与重排场景，给出最小扰动方案。
人工确认不是瓶颈，而是安全阀
有人担心「每步都要确认会不会太慢」。实践中，确认环节过滤掉了大量不可行的自动建议，反而减少了现场执行阶段的返工。
COMPASS 支持按操作类型设置确认策略：例如「只读查询」无需确认，「批量改交期」必须确认，「跨车间调整」需管理员复核。企业可按风险偏好灵活配置。
小结
制造 AI 的标杆不是「全自动」，而是「可解释、可审阅、可确认」。当计划员愿意把 Agent 建议带进决策流程，而不是绕过它，AI 才真正创造了价值。
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