此方法聚焦企業當前運營痛點，同時考量場景的技術與組織適配性，確保部署后能快速緩解業務壓力。第一步梳理業務痛點清單，按緊急程度分級，例如客服部門 “高峰期咨詢擁堵、客戶等待超時率超 30%” 屬于高緊急痛點，而 “文檔排版效率低” 屬于低緊急痛點；第二步評估各痛點場景的落地可行性，包括是否有成熟的智能體解決方案、內部數據是否完備、員工接受度是否達標等，比如客服場景有大量現成的智能提問方案，且客戶咨詢數據充足，可行性就高。較終按 “緊急痛點 + 高可行性” 優先部署，比如優先上線客服智能體解決咨詢擁堵問題；對 “緊急但可行性低” 的場景，如主要生產流程的智能調度，可先啟動試點驗證，逐步完善數據與技術能力；對 “非緊急但可行性高” 的場景，如行政考勤統計，可作為第二梯隊分批落地。

該方法將智能體部署與企業長期戰略掛鉤，確保技術投入服務于主要發展方向，避免與戰略脫節。首先拆解企業階段戰略，若戰略為 “降本增效”，則優先篩選能替代重復性勞動的場景，如財務報表自動生成、倉儲數據批量核對；若戰略為 “客戶體驗升級”，則優先布局客戶觸達相關場景，如智能導購、售后問題主動跟進；若戰略為 “技術創新驅動”，則優先部署研發輔助類智能體，如文獻檢索、實驗數據初步分析。其次匹配戰略權重，將戰略目標拆解為可量化的子指標，比如 “提升客戶復購率” 的戰略，可對應智能體的 “個性化推薦準確率”“售后響應速度” 等指標，對指標貢獻度高的場景提升部署優先級。例如某零售企業將 “拓展下沉市場” 作為主要戰略，便優先部署支持方言交互、適配下沉用戶需求的智能導購與客服系統，確保智能體部署直接服務于市場拓展目標。