稳健实施AI系统策略

想用 AI，又怕它把现有业务搞砸。稳健的落地法就一句：先挑高频、低风险、结果能核对的事给它干。

第一步让它当知识助手，只负责找资料和写草稿。查内部制度、产品资料都行，但必须标出出处和版本。资料不够或互相打架时，得明确说不知道。权限得在检索前就卡死，绝不能先把敏感材料全喂给模型再靠提示词保密。

第二步升级成工具型 Agent，开始碰实时业务数据。先只开只读接口，比如按订单号查状态。每个工具能看哪些字段、查多少条、多久查一次，全得提前设死。后端必须亲自验权限，绝不能让模型自己判断能不能放行。

第三步开放有限写入，让它进草稿和备注，但发邮件、改订单必须人工审批。后台按金额和角色卡限额，超时了先去业务系统确认，别盲目重试。像付款这种没法回滚的动作，得提前备好人工补救流程。

第四步让它对整件事负责，比如处理无争议的内部工单。但涉及投诉退款，还得交给人。上线前先离线回放，再影子运行，最后小流量试点。验收不能只看它说自己完成了，得看工单状态和重开率。

最后才是多 Agent 协作，让一个 Manager 拆任务、汇总结果。交接时必须带清目标和证据版本，并发处理同一订单要加锁防冲突。多个 Agent 都同意，也不算独立证明。除非效率收益盖得住复杂度，否则别硬上。