AI 落地
如何避免把 RAG 和 AI Agent 做成企业级表演
真正有用的 AI 系统建立在数据源质量、检索行为、降级逻辑和操作信任之上，而不是演示热闹。
May 21, 2026 / 7 分钟
有一种 AI 咨询在会议里听起来很厉害，但一旦真实团队试图依赖它，系统就立刻显得脆弱。
从操作者工作流出发
在设计 RAG 或 Agent 之前，我通常先问一个问题：谁在什么时刻使用它，如果它成功，哪个决策会变得更容易？
Agent 需要边界
一个能模糊做很多事的 Agent，通常不如一个能稳定完成窄任务的 Agent 更有价值。
真正靠谱的 AI 实现，还会把降级路径明确设计出来，比如补充澄清、交给人工、或者显式暴露缺失的数据源。