范围过大
单个智能体被要求同时覆盖过多特殊情况与决策。
智能体目前最适合哪些场景
智能体最适合高频、规则清晰且数据驱动的重复任务。
例如线索筛选、预审、总结、路由、状态沟通以及辅助决策准备。
三个典型错误
这些错误会让智能体项目变得昂贵或危险。
没有升级路径
不确定案例仍然直接流向客户或核心系统。
没有架构
多个孤立智能体持续增长，却没有共同规则与控制模型。
四阶段试点规划示例
共同商定时间安排，并根据前提条件及测试结果调整。
1
第 1–2 周：范围与基线
选择一个流程，指定负责人，检查权限及数据质量。记录试点前的处理时间、错误、业务量和费用；约定成功阈值及停止条件。
2
第 3–7 周：受控开发
先在测试环境中工作。核查数据流、访问权限、删除、合同及必要的隐私评估。外部操作须有相应审批，并测试人工接手及回退。仅靠配置不能保证符合 GDPR。
3
第 8–11 周：比较与审查
获批后在有限用户范围内测试。对照记录的基线核查常规及异常情况。计入返工、错误后果、支持和运行成本；缺失证据应标为待核实。
4
第 12 周：作出决定
共同验收结果和剩余风险，决定扩大、调整或停止。样本不足时不宣称成效；扩大前确定负责人、培训、监控及备用流程。
启动前提
共同商定时间安排，并根据前提条件及测试结果调整。
- 明确的流程和能够参与的业务负责人。
- 合法允许的数据访问、足够的数据质量及经过测试的系统边界。
- 可比较的基线、测试案例、成功阈值及停止条件。
- 安排审查、运行及必要员工参与的时间。
启动常见问题
企业如何引入 AI？
企业引入 AI，应从范围清晰的流程、明确负责的团队和可验证的目标开始。以下 90 天试点仅是规划示例。数据访问、接口、审查和审批决定实际周期，并不保证取得成功或上线生产。
90 天后是否保证成功？
企业引入 AI，应从范围清晰的流程、明确负责的团队和可验证的目标开始。以下 90 天试点仅是规划示例。数据访问、接口、审查和审批决定实际周期，并不保证取得成功或上线生产。
应先检查哪些风险？
先在测试环境中工作。核查数据流、访问权限、删除、合同及必要的隐私评估。外部操作须有相应审批，并测试人工接手及回退。仅靠配置不能保证符合 GDPR。
哪些流程适合首次试点？
选择输入清晰、输出可验证且失败后果有限的重复任务。比较预期价值、集成工作量、风险和支持需求。技术上有趣并不代表最有商业价值。
企业启动前需要什么？
明确的流程和能够参与的业务负责人。 合法允许的数据访问、足够的数据质量及经过测试的系统边界。 可比较的基线、测试案例、成功阈值及停止条件。 安排审查、运行及必要员工参与的时间。
市场背景与来源
应分别评价市场调查与自身测试结果。