架构视角：快消 RTM 的 Agentic AI，编排层怎么搭才不翻车
面向 IT 决策者的落地笔记，不谈厂商、只谈工程约束。
为什么单点 AI 不够
快消 RTM（Route to Market）的 AI 能力分散在八个环节：图像识别（主货架/POSM/特殊陈列）、翻拍校验、售点匹配与大数据拓店、Text-to-SQL 智能报告、卖进话术、培训演练、订单与发票 OCR、仓库审计。这些能力各自解决了局部问题，但"编排"长期由人做——每天把八份报表对到一起决定派谁去哪家店。瓶颈在编排，不在能力。
编排层的四个工程要件
第一，工具注册。每个能力封装成带 schema 的函数（识别、OCR、SQL 查询、工单创建），智能体通过函数调用触发，而非硬编码流程。
第二，统一主数据。门店档案、活动档案、产品主数据必须打通。我们见过最典型的失败：智能体排了线，但 DMS 库存接口不通，补货建议用的是上周缓存，结果门店断货。数据不通，编排就是空壳。
第三，异常处理。照片模糊识别置信度低、OCR 抽错税号，这类失败必须 fallback——转人工或重试，不能中断整条链。
第四，可观测性。每条自主动作的决策链路要留痕，渠道经理要能审计"为什么今天排这家店"。没有留痕，业务不敢放权给智能体。
四类智能体的边界
- 拜访智能体：调度问题，约束是地理位置、时效、业代产能。
- 陈列智能体：调用图像识别，输出达标判定，翻拍校验前置过滤。
- 费用智能体：读 TPM 数据 + OCR 发票，做核销与 ROI。
- 补货智能体：读进销存 + 需求预测，输出安全库存与告警。
落地节奏建议
先打通 SFA/DMS/TPM 数据互通，再选"陈列执行—费用核销"这类跨度小但痛点深的闭环做 PoC，锁定基线值和目标值（陈列达标率、核销周期、拜访效率），前后对比说话，再横向复制。技术团队牵头、业务定目标、IT 负责接口，是相对稳的组合。
一句话：Agentic AI 在渠道数字化的价值，是把已有单点能力编成自主闭环；底座通了，它才有用。
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