肇新合同

别再堆菜单和功能表了：AI 合同系统要从任务流出发

在大部分企业里，今天你能看到的合同系统，长得都很像一代 OA（比如蓝凌、泛微等）：左侧是一整棵功能树，合同管理只是其中一个分支；点进去之后，又是子菜单、子模块、配置中心、台账视图……

对一线业务和法务来说，使用路径往往是：先找到「合同登记」菜单，再在一张张表单里补字段，记住要去哪个页面发起会签、在哪个列表里查进度。如果中途领导提出修改意见，还要自己在多个页面之间来回跳转。系统的复杂度，被完整地转嫁给了使用者。

这一代系统的共同特征是：功能堆叠 + 无数表单 + 使用方法全靠记忆。系统本身看起来功能齐全，但真正要完成一件具体任务时，每个人都在「找入口」「填表」「问人流程怎么走」上耗费大量精力。

而我们在这一篇里想讲的「任务流与能力编排」，就是反过来做：从「这一次用户要完成什么任务」出发，用一条条任务流来组织人和能力，而不是先画一张「功能大图」再往里填模块。

对于最终用户来说，理想状态下界面只剩下一个简单的「我的任务」收件箱：每一条任务都清楚写明——你现在要做什么、看哪份材料、做哪个决定；复杂的文档解析、条款比对、流转路由和异常处理，全都交给藏在任务节点里的 AI 组件去执行。

当系统真的从任务流出发时，模块只是被任务顺带穿过的房间，而不再是用户要主动寻找的目的地。

从功能房间到任务旅程

设想这样一个场景：一家集团的业务负责人，手上积压着几十份供应商合同，需要在两周内全部搞定签署，一边压着项目进度，一边还要担心「条款会不会踩雷」「谈判有没有空间」。

在传统系统里，他必须记住自己该去哪些模块：先去合同登记，选模板、录字段，再去会签模块发起流程，审批过程中如果领导提出修改意见，他还要自己跳去编辑界面，再跳回审批界面。每一次跳转，都是一次「从车站走到另一个车站」的折返。他脑子里想的是「赶紧把这一批合同谈完」，系统呈现的却是一堆互不相干的办事窗口。

如果换成「任务旅程」的视角，这位业务负责人面对的就不再是一长串菜单，而是一条被系统预先铺好的路。入口可能是一个简单的问句：

你是想发起一批新的供应商合同？还是想对现有的一批合同做风险体检？

他选择「发起一批新的供应商合同」，系统随即展示的是一条从起草、谈判、会签到归档的完整任务线。每一个节点，都清楚地告诉他：

这一步你需要准备什么资料；

系统会在后台自动调用哪些能力；

哪些环节会有人来接力，哪些决定需要你最终拍板。

在这个旅程里，「合同登记」不再是一个孤立的模块，而是旅程刚刚起步时的一次扫码上车；「条款比对」不再是某个页面里的一个按钮，而是穿过一段「风险隧道」时自动亮起的探照灯；「审批流」也不再是某个配置界面，而是路上几个需要停车等人上车的站点。

任务旅程把原来碎片化的动作串在了一起，让用户从一开始就看到自己要走到哪里，而不是被迫在途中不断找路。

用任务把人、系统和能力绑在一起

在一个典型的合同场景中，很少有哪一步是单线作战。更常见的是三条线交织在一起：

业务在前面谈价格、谈交付、谈里程碑；

法务在后面看条款、看风险、看合规边界；

财务与内控关注的是付款节奏、预算上限、审批权限。

如果系统的设计从一开始就被拆成「业务模块」「法务模块」「财务模块」，每个模块自成体系，那它就像一座被不同部门分割管理的园区：门很多、围墙也多，每个部门在自家地盘上修路，却没有人负责「从园区大门到最终目的地」这一整段路径。

任务流的价值，在于它天然会跨越这些围墙。以「用对方模板签一份重要合同」为例，背后其实隐藏着一条纵深很长的任务线：

前期由业务牵头，上传对方模板、补充业务背景；

随后交给法务，在系统里完成条款结构化和风险标记；

中段会穿插多轮协商，部分条款需要来回修改；

后段牵涉领导决策、预算审批、风控复核；

最后一段则与履约、回款、违约处理紧密相连。

从模块视角，系统只是在不同页面上提供了一个个入口；

从任务视角，系统要做的是在这条纵深的路径上安排「交接点」：谁接手、用什么信息、调用哪几类能力、输出什么结果。

AI 能力在这里扮演的角色，就像一排隐藏在墙体里的电线和转换器：

有的负责把厚厚的 PDF 合同转成机器可读的结构；

有的负责在几十页条款里找到风险敏感区域；

有的负责根据公司策略自动生成备用条款草案；

还有的负责把一堆修改记录和沟通历史，压缩成领导能看懂的一页纸摘要。

任务把这些能力全部串在一条线里，人只需要跟着路走，系统自然在背后调度工具。这样，人、系统和能力才真正绑在了一起，而不是各自在自己的小格子里忙碌。

对每一个参与这条任务流的人来说，理想的体验应该是：他只需要关心自己这一小段路：

业务只在少数几个节点收到「待你处理」的任务卡片，不用背菜单，也不用在系统里满世界找单据；

法务有一个稳定的审核工作台，所有需要他判断的合同都会自动送到这里，附带已经整理好的条款和差异；

领导只会在关键决策节点看到一页压缩好的摘要，不需要翻看几十页 PDF；

财务和风控在与自己职责相关的节点收到提醒，就像在生产线上接住已经预处理好的半成品。

没有人需要「懂整个系统是怎么运转的」，也不需要花时间到处找自己那一份任务——系统会在对的时间，把对的任务送到对的人手里。复杂的事情——识别、比对、路由、记录——都交给 AI 和后台编排去做。

AI 是「变电站」，不是每个房间的一只「智能灯泡」

在很多试图「加 AI」的合同项目里，我们看到的画面有些尴尬：在原有的页面上，多了一排带有「智能」前缀的按钮——智能识别、智能比对、智能推荐。按钮的确在，但它们更像是被临时接上的灯泡：亮不亮，要看用户是否想得起去点一下。

如果把合同系统比作一整座城市，AI 与其说是每家每户顶上的那只灯，不如说更像城市里的变电站和智能配电网。变电站不会出现在你的客厅里，你也不会直接与之互动，但它决定了这座城市的电能如何分配、在哪些区域要优先保证、在突发情况下如何快速切换线路。

在任务流视角下，AI 更接近这种「变电站」角色：

它不要求每个页面都单独多一个按钮，而是在任务关键节点自动介入；

它不期待用户记得「来用我」，而是根据规则和数据，主动在该出现的时候出现；

它不执着于一次性做完所有事，而是更像一段段可插拔的能力，按需接入、按需替换。

例如，当任务流行进到「对方模板评估」这一站时，系统会自动完成：

文档解析和条款拆分；

与标准条款库的比对；

风险项和偏离项的归类展示；

结合历史同类合同给出「可接受范围」的建议。

这些动作在用户眼中，可能只是「几秒钟后页面刷新，左侧变成结构化条款、右侧出现风险提示」。他看到的是结果，而不是一次次对 AI 接口的调用。

同样地，当任务流走到「领导决策」这一站，AI 能力就会切换角色，变成一位擅长归纳的幕僚：它会把前面所有的分析、比对、协商记录压缩成几段精炼的总结，让领导在有限的时间内做出相对理性的判断。对领导来说，他面对的不是一堆技术参数，而是一幅「这条路大致长这样、哪里泥泞、哪里平坦」的地图。

用任务流承载数据与反馈，让路越走越顺

任何一条任务线，如果只被画一次、不再迭代，很快就会变成另一种形式的官僚流程：大家照着走，但谁也说不清这样走到底是不是最优。真正成熟的任务流，更像是一段会随时间自动「找坡度」的山路：哪里总是积水，哪里经常塌方，都会在一次次经过之后变得清晰。

任务流正是承载这些反馈的骨架。每当一条任务被走完，系统都可以在背后留下轨迹：

这次从起点到终点花了多久；

哪些节点总是排队，哪些节点几乎无人停留；

哪些 AI 建议被采纳得多，哪些总被人跳过；

哪些条款一旦出现，后续就更容易出现争议或修改。

如果没有任务这一层，这些数据就只能散落在一个个模块里，难以拼成全景。而当所有事件都挂在任务上时，产品和运营团队就能像道路工程师一样，拿着「路况热力图」做决策：

哪一段需要加宽，

哪一段可以设置捷径，

哪一段必须加装防护栏。

有了这套持续反馈的机制，任务流本身就开始「长出肌肉」。原本设计时只是凭经验猜测的路径，会在一次次实践中被修正：某些多余的环节被合并，某些原本被省略的检查被补上，AI 能力接入的位置也会随之微调。

给产品经理的一张「任务编排地图」

当你开始从任务而不是模块出发设计合同时，你手里的那张 PRD 草图，也会发生肉眼可见的变化。它不再是一张淡蓝色网格纸上密密麻麻的页面框架，而更像是一幅写着路线名称、站点顺序、换乘规则的城市交通图。

每一条粗线代表一类任务：

用对方模板签一份关键合同，

在月底前完成一批框架协议的续签，

为管理层准备一个季度的合同风险盘点，

在项目发生重大变更时，快速重签关键条款。

沿着每条线，你会标出几个必经站点，也会标出几个可选的支线。不同站点上，要清楚地写明：

这里由谁接力；

需要看到哪些信息；

系统会自动调用哪些能力；

完成后会输出什么结果，交给下一站。

当这张「任务编排地图」被搬进低代码平台或工作流引擎，就成了真正可执行的编排。你可以在其中调换站点顺序，替换某站点使用的 AI 模块，也可以针对不同行业复制一条主线，再调整一些岔路。系统的外观也许仍然是页面和菜单，但它们背后的组织方式，已经悄悄从「功能堆栈」变成了「任务网络」。

尾声：从模块清单到任务故事

回头看来，「别再从模块开始画原型」并不是对模块本身的否定，而是提醒我们换一个叙事方式。模块清单讲的是系统能做什么，任务故事讲的是人要去完成什么。

当你习惯先讲任务故事，再回到模块清单，你会发现：

有些过去习以为常的模块，根本不再需要以「房间」的形式存在，只要在某个任务节点上露一下面就够了；

有些被忽略的能力，反而是关键任务线上的瓶颈，需要被重新提升优先级；

有些 AI 想象空间极大的功能，真正落到地上，只需要在一两个关键节点上做好单点突破。

任务流与能力编排，把原本散落一地的工具和页面收拢成了一条条道路。对使用者来说，世界终于从一座迷宫，变成了一组可预期的旅程；对产品经理来说，设计的对象不再是若干静态界面，而是一条条真实的「办事故事」。

而当 AI 被放在这样的舞台上时，它不再是系统角落里一排闪烁的按钮，而是悄无声息地在地下输送能量的电网，让每一条合同任务线在夜色中也能被照亮。