先用现成工具
字段、版式和处理步骤稳定，现有报表或平台已能覆盖。
确认数据口径、支持的接口和内部维护人，再决定是否需要加 Agent。
什么时候需要它
有稳定重复的知识、客户、运营或数据处理流程
已经做过 AI 演示，但不敢接真实数据和业务动作
需要内部团队长期接手，而不是长期依赖外部黑盒
你可能正遇到
- 业务工作大量依赖查找、整理、转录和跨系统操作
- Agent 偶尔有用，但没有权限、验收和人工接管边界
- 一旦接真实业务，就暴露出评测、审计、降级和回滚问题
做完以后，什么会改变
- 一份写清业务结果、输入、权限、验收和人工升级的运行边界
- 能在影子模式和受控生产模式运行的 AI Agent 系统
- 可追溯的回答与工具调用、异常队列、运行指标和交接文档
明确不做
- 不承诺替代员工、无人经营或无限自治
- 不从通用聊天机器人或无边界自动化开始
- 不把未批准的内部项目包装成客户案例或效果数字
典型交付方式
典型候选：需要读取资料、调用系统并把例外交给人的重复业务流程
- 当时的问题
- 人工步骤多、跨系统切换频繁，但输入、结果和责任边界还没有被写成可验收规则。
- 怎么处理
- Agent FDE 先定义业务边界和评测样本，再以影子模式对照人工结果，最后逐步开放低风险工具调用。
- 上线前检查什么
- 检查数据与工具权限、输出证据、人工升级、审计、预算、降级和回滚。
- 交付后怎么继续
- 只有经过样本和运行证据验证的能力才进入生产；其余任务继续由人处理。
先选一段工作，查清建设条件
AI Agent 生产就绪审查与路线图
适合准备建设、已经演示或正在试用的团队。一次聚焦一段工作和一套主要系统，由 Sam Wang 本人负责主要交付；查看双方约定的材料，审查期间不修改你的生产系统。
从启动沟通完成、关键材料齐备后开始；等待补充材料的时间另行协调。范围、交付物和排期以双方确认的范围文件或合同为准。
先判断哪种方案适合这段工作
由团队自己建设
已有工程负责人，能持续维护接口、权限、发布和测试。
把异常处理和业务验收一起安排；演示完成后仍需要有人负责运行。
委托分段交付
需要接入多个系统，内部暂时缺少交付时间或相关能力。
先审查一段具体工作，再约定建设范围、移交材料和维护责任。
六个方面，约四十项检查
- 数据和依据
- 答案从哪里来，资料缺失或口径冲突时怎么办
- 系统调用
- 允许查什么、做什么，一步失败后怎样处理
- 验收与回归
- 拿哪些问题试，改动后如何检查原有能力
- 运行记录
- 怎样还原当时使用的数据和执行的操作
- 操作确认
- 哪些动作需要人确认，重试会不会重复提交
- 运行费用
- 一次任务的成本、模型选择与不可用时的安排
问题清单会写到哪一步？
下面是一条手工制作的示例，用来展示交付格式。不是客户发现或实际评分。
- 检查项与依据
- 报告完整性：模拟验收输入中 C 站数据缺失，输出却声称三站数据齐全。
- 问题优先级
- P0：在修复前阻止该报告能力按完整结果对外使用；实际分级依据具体风险确定。
- 整改与复核
- 增加范围和缺项检查；用同一输入复测，确认只报告已到数据、说明缺项，并记录补齐责任人。
评分卡说明判断依据；P0 阻止上线，P1 在扩大使用前优先处理，P2 安排后续改善。路线图再把整改拆成可检查的阶段。
签约前，可以逐项问清这七件事
- 第一阶段交什么？
- 就绪评分卡、按 P0/P1/P2 整理的问题清单、整改路线图，以及一次结项讲解。
- 需要我准备什么？
- 一段具体工作、业务与技术对接人、系统与接口说明、允许分享的样本，以及已有运行和测试材料。先约定保密方式与访问范围。
- 数据缺失时怎么处理？
- 审查缺项是否被识别、结果是否写明限制，以及补齐和复核由谁负责；不会把缺失数据补成看起来合理的结果。
- 哪些动作需要确认？
- 按影响与授权分别讨论查询、写回、发布和设备操作，在范围文件里写清人工确认与升级条件。
- 用什么判断做完？
- 每项发现对应检查依据、问题优先级与复核方法；结项时逐项讲解，不以一段演示代替整个场景的验收。
- 代码和运行材料怎样移交？
- 审查阶段交付评分与路线图，不包含代码实施。后续建设的代码、配置、数据与运行记录交付范围在合同中逐项约定。
- 上线后谁负责维护？
- 审查先指出责任缺口。建设、持续运行与技术顾问另行确定范围，不默认包含全天候值守。
本次不含代码实施、系统改造、渗透测试、法律合规认证或正式合规审计。审查后可以自行整改，也可以另行委托 Agent FDE 建设与生产上线或持续运行与技术顾问。
带一个候选场景，讨论审查范围从影子运行到生产
一份运营报告，怎样才算可以交付？
以下以光伏运营周报为示例，说明审查时怎样把“回答看起来没问题”变成可复核的验收证据。 这是方法示例，不是客户数据、效果指标或统一放行标准；具体阈值由业务负责人依据样本和风险确认。
数据完整
核对证据：报告需要的电站、发电量、告警字段是否齐全。
未通过时：列出缺失字段与影响，保留草稿，不补造数据。
口径一致
核对证据：时区、统计周期、单位及数据更新时间能否逐项核对。
未通过时：标出冲突的数据源，交给业务负责人确认。
权限有效
核对证据：使用当前用户获准访问的电站及只读接口。
未通过时：拒绝越权查询，不借用管理员权限重试。
结论有据
核对证据：每项判断能否追溯到查询条件、来源和记录。
未通过时：区分已知事实与待核实原因，不把相关性写成因果。
失败可处理
核对证据：接口超时、数据延迟、重复请求是否有明确结果。
未通过时：标注未完成部分；重试前检查状态，避免重复提交。
发布有人负责
核对证据：报告审核、生产权限和异常升级是否有负责人。
未通过时：保持人工审核，不因影子运行时间到了就自动放权。
正常样本与失败样本都保留输入、来源、预期结果、实际结果、差异和处理人。 先验证只读查询与报告草稿；写回工单、发布报告或调整设备参数分别审查授权与恢复路径。
先把边界讲清楚
关于AI Agent 交付的常见问题
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。
为企业定制开发连接现有数据、知识、工具与业务流程的 AI Agent。以前向部署工程的方式，从生产就绪审查进入建设、部署联调和上线验收，交付可评测、可审计、可回滚且能由内部团队接手的系统。
适合这几类情况：有稳定重复的知识、客户、运营或数据处理流程；已经做过 AI 演示，但不敢接真实数据和业务动作；需要内部团队长期接手，而不是长期依赖外部黑盒。
常见迹象：业务工作大量依赖查找、整理、转录和跨系统操作；Agent 偶尔有用，但没有权限、验收和人工接管边界；一旦接真实业务，就暴露出评测、审计、降级和回滚问题。
明确不做：不承诺替代员工、无人经营或无限自治；不从通用聊天机器人或无边界自动化开始；不把未批准的内部项目包装成客户案例或效果数字。
你会拿到：一份写清业务结果、输入、权限、验收和人工升级的运行边界；能在影子模式和受控生产模式运行的 AI Agent 系统；可追溯的回答与工具调用、异常队列、运行指标和交接文档。
先做 Agent 场景可行性自检；适合继续时，再进入 AI Agent 生产就绪审查与路线图。
公开证明以交付方法、生产控制项和经过批准的脱敏说明为限；私有项目名称、精确指标与运行细节不公开。