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。
这些错误会让智能体项目变得昂贵或危险。
单个智能体被要求同时覆盖过多特殊情况与决策。
不确定案例仍然直接流向客户或核心系统。
多个孤立智能体持续增长,却没有共同规则与控制模型。
几周之内就能形成有意义的试点。
高重复、责任人清晰、时间损耗明显。
先让人工与智能体并行运行,用于校验质量。
固定角色、审批、数据路径与升级流程。
只有在产生可衡量价值后才继续扩展。