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Accenture Federal Services 与 Google Public Sector 于10月19日宣布部署 Gemini launchpads，将专门工程人员安排到美国联邦机构团队中，一起开发和部署智能体。公告还提到，双方正在为人力、财务和供应链等常见工作开发预置智能体。
预置能力与现场工程同时出现，很能说明企业 AI 实施中的一件事：流程名称可以相同，实际办事条件仍要在使用单位弄清楚。
采购进度里的一条“已到货”，可能还不能交给生产使用
以采购跟单为例。下面是一个业务推演：供应商发来的消息写着“已送达”，仓库也有收货记录，但这批物料还在等待检验。采购询问进度时，可以回答已经到仓；生产计划询问能否领用时，就还需要看到检验状态。把几份材料汇总为一句“采购已完成”，后续人员就失去了继续办理所需的区别。
这类细节会影响预置岗位的使用范围。工程人员需要和采购、仓库、检验人员一起看同一笔订单，确认发货、签收、检验和可领用分别由哪里记录。一个企业把“到货”作为进度节点，另一个企业可能在检验通过后才计为可用；同一个状态名称，需要结合实际工作解释。
墨客云采购跟单方向已经将发货、在途、到货与检验记录列为需要整理的资料。应用到这类任务时，数字员工可以先按订单行项目准备进度清单，把当前依据和缺少的确认交给采购协调。供应商如何反馈、仓库系统能提供什么、检验结果由谁确认，仍需在具体项目里确定。
实施中值得留下的，是业务人员以后还能使用的解释。例如，进度清单上将“已到仓、检验待完成”写清，附上记录日期与来源；计划人员就能知道需要找谁继续确认。这样的处理也便于观察数字员工是否减少了重复询问，而不必把所有状态都合并成一个完成标记。
对准备试点的企业，可以选一笔分批到货的历史订单，让采购、仓库和计划人员一起看数字员工整理的进度。每个人收到的答案是否足够继续工作，往往比流程图看起来有多完整更能暴露问题。把这些差异讲清，预置岗位才更容易被下一批业务人员接手。
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