业务结果与负责人
要完成什么业务结果,由谁负责判断是否可用。
选型与交付边界
生产级 AI Agent 不是一个聊天演示,而是接入真实数据、知识、工具和业务流程,并具有权限边界、评测、审计、人工升级、降级和回滚的生产系统。 AgentKick 使用 Agent FDE / 前向部署 AI 工程来建设这类系统;它是交付方法,不是 Agent 的名称,也不是独立的人员外派产品。
要完成什么业务结果,由谁负责判断是否可用。
允许处理哪些数据和知识,边界由谁批准。
允许调用哪些工具、执行哪些动作,哪些必须人工确认。
用哪些真实样本评测,怎样决定是否放行。
哪些步骤需要人确认,异常和不确定情况交给谁。
如何保留审计、预算、降级、回滚和持续运营机制。
场景先要稳定、可验收,并具备负责人、授权数据和人工接管条件。建设从影子运行开始,使用真实样本验证,再根据证据逐步开放经过批准的低风险动作;不设统一通过率或运行时长。
人工升级是运行边界的一部分。信息不足、敏感问题、高风险动作或不符合质量门槛的情况,按约定交由负责人确认;只有经过批准的低风险动作才逐步开放。
这些控制项必须存在并被持续检查。本文不虚构具体 SLA、成功率、告警时限、重试次数或故障恢复指标;具体机制在审查和建设阶段结合真实接口与风险确定。
标准交付路径:场景可行性自检 → 生产就绪审查与路线图 → FDE 建设与生产上线 → 生产运行与持续复盘;每一步都以前一阶段的证据为前提。
核心命题 ▸ Evidence before assumption / Source truth before model reasoning.
这里集中回答交付对象、适用场景、上线控制和合作起点。展开问题即可查看完整边界。