跨部门协作里最常见的低效，不是大家不努力，而是任务交接只剩下一句“你看下这个”。接手的人要重新翻聊天记录、找旧文档、问上一手为什么这么定，最后一个小任务拖成一串沟通成本。
AI Agent 很适合处理这种交接前的整理工作。它不替团队做所有判断，但可以把零散信息收拢成一份可接手记录：背景是什么，已经做过哪些决策，当前待办有哪些，风险在哪里，下一步谁负责。这个思路可以接在 客户访谈整理、销售线索整理 和 会议纪要复盘 后面。
交接前先收集证据
不要让 Agent 只根据一句话生成交接说明。更稳的做法是给它一组证据：会议纪要、聊天记录、需求文档、客户邮件、任务列表和最近一次决策。资料越完整，交接越不容易变成二次创作。
如果资料太多，可以先让 Agent 做资料索引，标出哪些内容与当前任务有关，哪些只是背景噪音。这样接手人既能快速读摘要，也能回到原始证据里确认细节。
交接记录要回答五个问题
一份有用的交接记录，至少要回答五个问题：为什么有这个任务，已经确认了什么，还没解决什么，下一步谁做，出现问题找谁确认。少了任何一个，接手人都可能重新开会。
我更喜欢把输出固定成几段自然语言，而不是一张很长的表格。比如先写背景，再写已定结论，再写待办和风险，最后附上原始链接。这样既方便读，也方便后续放进知识库或任务系统。
高风险信息必须人工复核
交接记录里最容易出错的是责任归属和对外承诺。Agent 可以根据资料推断“看起来由谁负责”，但不应该直接替团队拍板。涉及客户承诺、价格、合同、上线时间和权限变更，都要留出人工确认节点。
这和 OpenClaw 人工确认节点 的逻辑一致：低风险整理可以自动完成，高风险动作要停下来确认。交接不是越自动越好，而是让人把判断力用在关键处。
交接结果要能进入知识库
很多交接记录发完就沉到聊天里，下次还得重新找。更好的做法是让 Agent 在交接完成后，生成一版可沉淀的知识库条目：任务背景、关键决策、常见问题、后续变化。等以后有人问同类问题，就不必从零开始。
这也能配合 知识库过期巡检。任务交接产生的新口径，如果和旧文档冲突，就应该进入更新清单，而不是继续让两套说法并存。
总结
用 AI Agent 做跨部门任务交接，重点不是把消息转发得更快，而是把上下文交得更完整。背景、决策、待办、风险和负责人说清楚，协作才会少掉很多重复解释。
