开启企业 Ai：10 倍自动化的战略模式手册》！

使用策略模式和责任链模式的政策

目录：

前言 什么是政策？ — 政策不是停留在文件上 — 服务于政策的策略 — 我们如何实际连接政策 ←→ 策略

问题是什么？ — 出错的地方在哪里？ — 如果我们早期跳过——策略，会发生什么？

解决方案 — 什么是策略模式？ — AI 自动化示例：将业务政策映射到策略 — 现在有更多内容：责任链和可重用性 — 策略模式与指挥链相结合（工作流设计与执行） — 为什么要将它们结合起来？可重用性和灵活性

动态链组装的实际演示 — 这个想法：“链工厂”或“链构建器” — 部署和可管理性的好处

这对 AI 驱动的企业为何重要 结论

前言

我从去年的AI旋风中学到的一件事是：围绕AI代理的大胆声明和炒作确实令人难以承受。每个人都在猜测。今天，我感到迷雾已经散去。大多数领导者现在将AI代理视为业务流程自动化的力量倍增器。但问题在于：

没有连贯设计模式的自动化就像没有手册地组装宜家家具——可能，但很混乱。

现在我们已经站稳脚跟，我想务实一些。我与之交谈的许多领导者对炒作感到厌倦，正在卷起袖子，准备使用AI代理重新设计流程。这正是我今天想讨论的内容。为了避免重复同样的错误，最终导致在最需要变革时出现混乱的工作流程纠缠，我们必须关注正确的设计思维。今天，我们将深入探讨一个最重要但常常被忽视的设计原则——策略模式——将政策转化为可执行代码的支柱。这种方法不仅推动转型，还确保变更管理反映业务世界的现实。

什么是政策？

要进一步深入，我们必须从政策开始。政策到底是什么？有很多版本，但维基百科及其所有引用所述——“政策是意图的声明，并作为程序或协议实施”。通俗来说，它是一个战略声明。政策定义了组织必须运作的护栏和参数。而关键是，它是组织立场的正式表达：

“这就是我们的信念，以及我们打算如何行为。”

政策不是停留在文件上的

政策是我们战略的DNA。一项合规政策（“所有客户数据保持在区域内”）并不是埋藏在SharePoint中的PDF——它是一个“战略约束”，塑造了我们设计工作流程的方式。同样，客户服务政策（“在<4小时内解决工单”）决定了我们基于AI的工单系统中的升级路径。

战略为政策服务

企业AI战略的存在是为了实现或强化政策，即企业的意图。如果政策说数据隐私是关键，那么AI战略必须概述如何在实践中实现这一点。这可能意味着构建强大的数据加密，或对进入AI管道的每个数据集采用用户匿名化。同样，像提高工作流程效率或自动化合规检查这样的战略声明也适用。

我们如何实际连接政策←→战略

我们提取决策点，比如我们的政策在哪里需要分叉？（例如，“如果交易 > $10K，触发AML检查。”）我们映射到商业结果，比如运输政策——“到2025年实现碳中和交付”成为偏向电动车队的物流战略。我们还必须根据上下文进行迭代：

随着政策的发展——我们的工作流程也必须如此。

Netflix的“Chaos Monkey”不仅仅是一个聪明的策略——它是政策→战略→执行的实际体现。政策是“确保99.99%的系统弹性”，而决策点是“何时关闭服务器，测试哪些服务。”战略派生出“在高峰时段随机终止生产实例”，结果是工程师构建了自动恢复工作流程，将停机解决时间减少了65%。

问题是什么？

现实检查一下 — 政策不断变化 — 也许政府颁布了新法规，或者首席财务官决定修订折扣阈值以追求本季度更大的市场份额。如果我们没有将软件架构结构化以优雅地处理这些变化，每次政策的变动都可能在整个代码库中引发一场混乱。

出错的地方在哪里？

让我们描绘一个场景：你是全球咖啡连锁店“XYZCupz”的首席信息官 — 在全球有数百家分店。你有一个简单的政策：“对所有忠诚卡交易提供10%的折扣.” 该政策是“硬编码的”，在某些地方来自 RDBMS，在其他地方来自你电子商务系统的配置文件、店内销售点、移动应用，甚至是你的礼品卡服务。折扣逻辑在许多模块中重复，几乎写在开发者桌子上的便利贴上。

一天，首席财务官说：“我们需要将折扣提升到15%以促进第二季度的销售！” 每个人都匆忙更新代码“无论何处看到 discount = 0.10.” 这就是…到处都是。当你修补它、测试它并在所有分店部署它时，第二季度已经过了一半 — 而你可能仍然错过了使用该折扣值的半数地方。现在想象一下，首席财务官在两个月后决定恢复折扣，因为供应链成本在上升。再次开始疯狂的搜索和替换 — 加上整个开发团队的轻微恐慌。

这就是“大尖叫”时刻。当领导者问：“我们在哪里将政策硬编码到工作流中?” 而答案是：“呃…到处都是。”

在那一刻，你感觉就像打开了一个满是灰尘的旧衣橱，发现自1989年以来的每一个节日装饰品都堆在那里。完全是一团糟，对吧？

那么如果我们一开始跳过 — 策略会发生什么？

• 决策框过载 — 想象一下每次组织更新其政策时 — 比如调整风险的合规阈值，或改变数据的匿名化方式 — 开发者必须在代码中到处寻找和修改多个 if-else 块。在大型代码库中，这就像玩打地鼠：在这里修复一个分支，在那里产生意想不到的后果。
• 工作流碎片化 — 相同政策的业务规则通常出现在多个 微服务 或模块中。如果没有统一的策略，每个 微服务 实现其自己略有不同的规则版本，这在调试或审计时会造成混淆。
• 创新减缓 — 当你能够快速测试和迭代新想法时，AI 解决方案才能蓬勃发展。代码级决策的迷宫拖慢了创新。在我们尝试新的 AI 模型之前，必须确保它与不断增长的逻辑纠缠一致。

当我们跳过从一开始就正式化你的策略时，你的整体架构变得脆弱。小的政策变动可能会破坏整个工作流，而返工的成本飙升。因此，应该花在真正创新解决方案上的时间反而被用于修补和重新测试散乱的决策逻辑。

解决方案

什么是策略模式？

对于阅读本文的非技术领导者：策略模式是一种设计模式——在软件工程参考中如“Gang of Four”设计模式中非常著名——它允许您定义一系列算法（或“策略”），将每一个封装起来，并使它们在运行时可互换。是的，您听到“可互换”。本质上，您有一个“执行策略”的公共接口，并且可以根据上下文替换多个实现。

用更简单的商业术语来考虑，想想您如何处理“支付处理”。一个常见的接口（PaymentProcessor）可能有“信用卡支付”、“PayPal支付”或“电汇支付”这样的策略。每一个都实现相同的接口，但遵循不同的规则或逻辑。

AI自动化示例：将业务政策映射到执行策略

假设我们的业务政策规定：“合规检查必须确保没有敏感数据被暴露.”基于此，我们可以在AI工作流中提出两到三种策略：

• 完全匿名化策略 — AI管道在数据摄取时进行匿名化；开发人员实现一个匿名化类，以确保在分析过程中没有可识别个人身份的信息（PII）可见。
• 令牌化策略 — 敏感字段被令牌替换，可以在某些严格控制的规则下与实际数据交换。
• 混合策略 — 如果是例行分析，数据部分匿名化；但对于更深层的分析模块则完全匿名化。

这些都是直接与要求数据保护的政策相关的执行策略。利用策略模式，软件可以轻松插入相关的方法，甚至根据上下文（客户位置、用户类型等）动态切换它们。

如果CFO担心匿名化所有交易的成本开销，您可以灵活地在低风险场景中切换到混合策略——只需插入即可。这个概念如此优雅灵活。

还有更多：责任链（CoR）和可重用性

除了简单地协调工作流中的步骤，_责任链_模式还使您的工作流组件变得更加可重用。链中的每个“处理器”本质上是一个模块化块，专注于做好一件事——无论是合规检查、数据验证、日志记录还是基于AI的风险评估。由于这些处理器是自包含的，您可以将它们从一个工作流中提取并放入另一个，而无需重写大量代码。

为什么要将它们结合起来？可重用性和灵活性

• 模块化步骤，清晰责任 — 每个处理器只做一件事——无论是强制合规还是选择正确的策略。通过保持这些处理器自包含，您使它们能够在不同的流程中重复使用。
• 解耦策略逻辑 — 策略模式回答“我们使用哪种方法来完成这个特定任务？”责任链回答“哪些任务先发生，第二个，第三个……？”以及“谁来处理它们？”这种分离使系统更易于维护，因为改变与政策相关的策略（例如，风险阈值）不会破坏整个工作流逻辑。
• 动态组装和部署 — 我们可以通过插入、重新排序或移除处理器来创建或更新链。在一个处理器处交换策略不会影响链的其余部分。当政策发生变化时，调整工作流很简单——只需替换或插入相关处理器。
• 工作流组件的可重用性 — 数据验证、日志记录或合规性的处理器可以从一个工作流中“提取”并在另一个中重复使用，从而节省开发时间并确保业务规则的一致执行。

动态链组装的实用演示

想法：“链工厂”或“链构建器”

一种常见的模式是有一个工厂（或构建器）类，它读取配置——可能来自数据库、YAML 文件或环境变量。该配置决定了创建哪些处理器、顺序以及使用哪些策略。

例如，我们可能有：

政策配置 — 一个持有基本信息的数据结构：

• 风险阈值 (例如，0.80 对 0.85)
• 合规性是“严格”还是“标准”
• 需要的额外步骤等。

链构建器 — 一个负责根据 政策配置 构建链的类。

public class PolicyConfiguration {
    private double riskThreshold;
    private boolean strictCompliance;
    private boolean enableFraudDetection;
}

public class ChainBuilder {
    public static UnderwritingHandler buildUnderwritingChain(PolicyConfiguration config) {
        UnderwritingHandler basicCheck = new BasicCheckHandler();
        UnderwritingHandler riskHandler = new DynamicRiskAssessmentHandler(config);
        UnderwritingHandler fraudCheck = null;

        if (config.isEnableFraudDetection()) {
            fraudCheck = new FraudDetectionHandler();
        }

        UnderwritingHandler compliance = config.isStrictCompliance()
                ? new StrictComplianceHandler()   
                : new ComplianceHandler();

        UnderwritingHandler finalization = new FinalizationHandler();

        basicCheck.setNextHandler(riskHandler);

        if (fraudCheck != null) {
            riskHandler.setNextHandler(fraudCheck);
            fraudCheck.setNextHandler(compliance);
        } else {
            riskHandler.setNextHandler(compliance);
        }

        compliance.setNextHandler(finalization);

        return basicCheck;
    }
}

动态风险评估处理器 — 与其让 风险评估处理器 有一个硬编码的 0.80 阈值，不如从 政策配置 中读取。这样，新的阈值或策略只是配置更改（或快速的代码调整），而不是完全的架构改造。

public class DynamicRiskAssessmentHandler extends UnderwritingHandler {
    private double threshold;
    private final UnderwritingStrategy autoStrategy = new AutoApprovalStrategy();
    private final UnderwritingStrategy humanStrategy = new HumanReviewStrategy();

    public DynamicRiskAssessmentHandler(PolicyConfiguration config) {
        this.threshold = config.getRiskThreshold();
    }

    @Override
    protected void process(InsuranceApplication application) {
        System.out.println("DynamicRiskAssessmentHandler using threshold: " + threshold);
        UnderwritingStrategy strategy =
            (application.getAiConfidenceScore() >= threshold) ? autoStrategy : humanStrategy;
        strategy.executeUnderwriting(application);
    }
}

将所有内容结合起来

public class StrategyChainFactoryDemo {
    public static void main(String[] args) {
        PolicyConfiguration config = new PolicyConfiguration();
        config.setRiskThreshold(0.85);
        config.setStrictCompliance(true);
        config.setEnableFraudDetection(true);

        UnderwritingHandler chain = ChainBuilder.buildUnderwritingChain(config);

        InsuranceApplication application = new InsuranceApplication();
        application.setApplicantName("Jane Roe");
        application.setAiConfidenceScore(0.82);

        chain.handle(application);

        config.setEnableFraudDetection(false);
        config.setRiskThreshold(0.90);

        System.out.println("\n--- 更新配置后 ---\n");
        UnderwritingHandler updatedChain = ChainBuilder.buildUnderwritingChain(config);

        InsuranceApplication application2 = new InsuranceApplication();
        application2.setApplicantName("John Doe");
        application2.setAiConfidenceScore(0.88);

        updatedChain.handle(application2);
    }
}

在这个演示中：

政策配置 用于构建具有可选欺诈检测、选择的合规处理器（严格与普通）和动态风险阈值的链。当政策发生变化时，我们可以重建一个新的链或部分更新现有处理器。部署或运行时动态重新配置是可能的——无需从头重写每一步的逻辑。

如果您想进行 A/B 测试或逐步推出，多个版本的链甚至可以同时运行。

部署和可管理性的好处

轻松回滚 — 如果新的阈值或合规方法导致问题，我们可以恢复到旧配置并重建原始链。

逐步推出 — 在更新链中运行某些流量子集（或某些政策部分），而其余部分保持在旧版本上。

版本控制 — 由于链结构是从配置中构建的，我们可以在您的版本控制系统或政策管理数据库中存储不同的链定义。审计员可以准确查看在任何给定时间生效的步骤。

清晰的关注点分离 — 策略逻辑在策略类中；工作流逻辑在链处理器中；动态组装在构建器中。每个部分可以独立修改。

思维链 (CoT) 提示在 AI 研究中的出现引入了一种方法，使模型生成中间推理步骤以处理复杂任务。这种方法类似于 责任链 设计模式，其中请求沿着一系列处理器传递，每个处理器决定是否处理它或将其传递给下一个处理器。在 CoT 提示中，模型顺序处理问题的部分，类似于链中的处理器，增强了其推理能力。像 LangChain 这样的框架通过以模块化的方式结构化提示和模型输出来促进这一点，允许动态组合和推理组件的可重用性。这种模块化与责任链模式相一致，使 AI 系统能够更有效地处理复杂的推理任务。

为什么这对人工智能驱动的企业很重要

政策变化是不可避免的

法规、合规、市场因素——这些经常变化。通过将什么（策略）与如何和何时（责任链）分开，我们的人工智能驱动工作流可以更快地调整方向。

降低复杂性和提高可维护性

我们不再在模块中_硬编码_决策，而是将其集中到明确的策略中。我们不再为触发任务而散布代码，而是将其封装在命令链中。这导致了更清晰、可审计的代码——在任何受监管或高风险的环境中都是至关重要的。

非技术利益相关者的工作流透明度

CXO通常希望了解人工智能的使用情况、决策的制定方式以及谁可以覆盖这些决策。通过_策略 + 责任链_，我们可以简单地向他们展示一个流程：

• 我们根据X政策选择一个策略。
• 一个命令在工作流的Y步骤触发该策略。如果需要，这里是我们如何记录或撤销该操作的方式。

更好的人工智能生命周期管理

当我们引入新的人工智能模型时，可以通过添加或修改策略来实现。当我们回滚到旧模型时，可能会重用旧策略。结合_责任链_方法，我们可以排队测试场景，运行它们，测量结果，并在必要时恢复——而无需进行大规模的重新架构。

结论

通过将策略模式（处理决策如何制定）与责任链方法（确定决策和交接的顺序）结合起来，您获得了一个适应性AI工作流的蓝图，可以在最小摩擦下演变。

在一个快速变化的企业环境中，法规不断变化，新AI模型层出不穷，商业优先事项也在不断调整——这种架构提供了一条可持续、可维护和可审计的路径，以大规模利用AI。这完美地说明了良好的软件设计模式如何经过深思熟虑的使用，可以成就或破坏现代AI驱动的策略。

AI驱动的自动化是不可避免的，但您如何自动化定义了竞争力。