知识库问答、销售资料生成、客服辅助、项目助手、运营流程助手和数据查询助手。
我们会先做只读和辅助，再加入人工确认，最后才考虑自动化执行。
Key Points
沟通时会确认的事项
会先选择低风险高频场景
适合试点的场景通常资料比较明确、输出容易评估、人工能快速修订，例如制度问答、产品资料检索、销售话术生成、客服初稿、会议纪要和工单摘要。
- 资料稳定
- 高频重复
- 人工可审核
- 错误成本可控
知识库治理决定回答质量
AI Agent 不是把文件全部上传就能稳定回答。项目会处理文档版本、权限、切分方式、引用来源、失效资料和纠错反馈，必要时把 FAQ、案例和流程规则整理成结构化知识。
- 文档分类和版本
- 知识切分和召回
- 答案引用来源
- 纠错和更新机制
工具接入会加入权限和审计
当 AI 需要查询业务系统、生成记录、推送通知或创建工单时，会按角色限制可用工具。关键动作会加入人工确认和日志留痕，减少模型越权或误操作。
- 只读查询
- 工具权限
- 人工确认
- 调用日志
Process
建议执行步骤
定场景
选择一个能衡量效果的小场景，而不是一开始做全公司助手。
整理知识
清理资料来源、权限、版本、引用和缺口。
接工具
按只读、生成、流转和写入分级接入企业工具。
试运行
用评估集和真实用户反馈持续优化。
Boundaries
风险与边界
- 高风险决策、财务承诺、合同承诺和客户敏感操作不会在早期自动化。
- 模型效果依赖业务资料质量，不能只依赖更换模型解决。
- 上线后会持续记录问题、修订知识和调整权限。
FAQ
客户常问问题
企业 AI Agent 怎么从想法落地？
先选一个边界清晰、资料可沉淀、人工可审核的场景，再整理知识库和业务规则，设计提示词、权限和工具调用，然后小范围试运行。验证有效后，再接入更多系统和流程。
AI Agent 上线前要测试什么？
上线前会测试知识召回、引用来源、权限隔离、错误拒答、工具调用、人工确认、日志记录和常见问题覆盖。我们会准备一组真实业务问题作为评估集，每次迭代都复测。
企业知识库问答为什么回答不稳定？
常见原因是资料版本混乱、文档切分不合理、缺少结构化 FAQ、权限边界不清、旧资料未下线、问题表达和资料标题不匹配。优化重点是知识治理，而不只是换模型。
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我们会先判断是否值得做、怎么做最稳，再进入原型和交付。
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