在很多人眼里，智能体的价值等于“更聪明、更能猜对”。但关于预测市场智能体（Prediction Market Agent）的分析给了一个更现实的视角：预测市场智能体的价值不在于AI预测更准，而在于放大信息处理与执行效率，把策略执行变成纪律化的系统 。

这对企业智能体落地同样适用。企业真正需要的不是一次性惊艳输出，而是可持续、可验收、可复现的执行能力。预测市场智能体抽象为四层架构：信息层、分析层、策略层、执行层 文章56。把它迁移到企业场景，就是一套非常通用的智能体工程结构。

信息层：企业知识与数据入口。包括制度文档、产品资料、课程大纲、案例库、FAQ、运营数据。没有信息层，智能体就只能胡编。信息层必须可更新、可追溯，这与RAG质量闭环直接相关。

分析层：LLM推理与结构化输出。分析层不应该输出自由文本，而应该输出结构化结论：问题是什么、原因是什么、有哪些方案、每个方案的风险是什么、下一步是什么。结构化输出让系统可解析、可评估。

策略层：岗位规则与模板。企业落地要有策略层：比如内容生成必须遵循品牌口径、SEO必须覆盖意图树、直播脚本必须包含异议处理。策略层决定“智能体做事的边界”。

执行层：工具调用与自动化流程。真正产生价值的是执行层：生成内容、写入文档、发布、检索、统计、更新。执行层必须有断言与日志，否则错误会放大。

预测市场智能体强调“纪律化执行”，企业智能体同样如此：把工作变成流程，流程变成模板，模板变成资产。智能体来了的课程模块覆盖内容、营销、SEO、直播、投流，本质是在训练你把这些业务动作工程化，从而实现“可执行的生产力”。