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把踩过的坑写成可以复用的判断

这里不追热点,只记录鼎上娱乐在项目里验证过的做法与失败案例。每篇都尽量给出可执行的条件与边界,方便你对照自己的组织。

智能体上线前,先把这六个指标钉在墙上

准确率之外,拒答率、引用覆盖率、人工接管率与单次成本更能说明一个智能体是否适合放量。附一张可以直接抄走的看板结构。

阅读 8 分钟

02

短评 / Notes

没有写成长文的三条判断

NOTE 01

不要用 AI 解决流程本身没定义的问题

流程没有责任人、没有输入输出标准时,先做流程梳理。把混乱喂给模型,只会更快地产生混乱。

NOTE 02

演示环境与生产环境之间差着权限

POC 阶段用的是整理好的样本,上线后面对的是带权限、带脏数据、带历史版本的真实资料。预算里要留出治理时间。

NOTE 03

先想清楚谁来复核

任何面向客户的输出都需要一个兜底角色。找不到这个角色,就不要把 AI 放到客户面前。

交流 / Exchange

想聊某个具体问题,直接写信

我们不做泛泛的行业报告,但愿意就一个具体流程、一个数据现状做技术讨论。邮件请说明背景与期望,鼎上娱乐会安排对应方向的工程师回复。