商用编排智能体

商业决策中的上下文污染问题

当一个商业问询同时涉及定价策略、折扣审批和渠道经济时，把七个子领域的上下文混在一个会话里，会产生严重的交叉污染。pricing-strategist 的定价模型不应该看到 deal-desk 的具体折扣审批细节，rfp-responder 的 RFP 响应流程也不应该被 commercial-forecaster 的预测逻辑干扰。

编排器的路由与隔离机制

commercial-skills 采用信号分类 + fork context的隔离方案：

• 信号分类：识别 PRICING、DEAL、PARTNERSHIP、CHANNEL_ECON、POLICY、RFP、FORECAST 七类信号，确定路由方向
• Fork context：在独立上下文中运行子技能，重型输入（RFP PDF、pipeline 导出、合作协议）只存在于该上下文
• Digest 回传：子技能完成后返回 ≤200 词的摘要，包含发现、行动项和知识挑战

触发信号与子技能映射

| 信号类 | 关键词示例 | 子技能 |
|---|---|---|
| PRICING | pricing, packaging, WTP, Van Westendorp | pricing-strategist |
| DEAL | discount, approval, margin, redline | deal-desk |
| PARTNERSHIP | partner, reseller, OEM, co-sell | partnerships-architect |
| CHANNEL_ECON | channel mix, cost to serve, channel ROI | channel-economics |
| POLICY | commercial policy, discount matrix | commercial-policy |
| RFP | RFP, RFI, RFQ, proposal request | rfp-responder |
| FORECAST | forecast, bookings, ARR, pipeline math | commercial-forecaster |

决策树与多车道处理

当询价跨越两个以上车道时，编排器采用深度优先遍历：

1. 高置信度车道先运行，产出 digest
2. 显式询问："现在运行第二个车道吗？推荐：是，因为..."
3. 用户确认后才串联第二个子技能

适用边界

• ❌ 不生成没有可验证证据点的 RFP 响应
• ❌ 不做未显式暴露转化假设的预订预测
• ❌ 不一次性运行全部 7 个子技能"以防万一"
• ✅ 基于 SaaS 定价和 deal desk 的经典文献（Tunguz、Skok、Bessemer）