合集 / Collections

从给项目定级到上线卡口，一套可复用的企业级 Agent 落地方法论。

1. 第 1 篇审了 28 个 AI 项目，只有 5 个是真 AgentMay 12, 2026
2. 第 2 篇5 个架构决策，决定你的客服 Agent 能不能上线——为什么必须做成 L2，而不是 L3｜Agentic AI 落地方法论（二）May 16, 2026
3. 第 3 篇自动化率 70% 的 Critic 比 95% 的更值钱——fail-closed 设计深挖｜Agentic AI 落地方法论（三）May 17, 2026
4. 第 4 篇上线即放养：AI Agent 项目最贵的认知陷阱｜Agentic AI 落地方法论（四）May 18, 2026
5. 第 5 篇接住率 vs 解决率：客服 AI 唯一值得当北极星的指标（98% 满意度是怎么算出来的）May 22, 2026
6. 第 6 篇Agent Skills vs 知识库：把 SOP 塞进 RAG 不等于 AI 智能体能做事May 24, 2026
7. 第 7 篇AI 智能体怎么测？不能像传统软件那样测——双轨架构 + 7 个质量维度 + SSE SpikeMay 25, 2026
8. 第 8 篇意图分类（intent classification）怎么做：规则 / Embedding / LLM 三级级联怎么定阈值May 25, 2026
9. 第 9 篇别让 AI 智能体直接调外部 API——5 层工具调用架构 + 25 个 API 契约清单May 27, 2026
10. 第 10 篇你以为定义好的意图够用了——1102 条样本里有 800 条说『不』｜Agentic AI 落地方法论（十）May 28, 2026
11. 第 11 篇AI 起草的 25 页方案里 11 条事实是编的——第二个 Agent 当审稿人的 3 阶段卡口｜Agentic AI 落地方法论（十一）May 29, 2026
12. 第 12 篇组织架构图才是真正的架构图：Agent 项目空转，根因 90% 不在技术｜Agentic AI 落地方法论（十二）Jun 1, 2026
13. 第 13 篇自助率 ≠ 做对率：上线前到底卡哪几道闸｜Agentic AI 落地方法论（十三）Jun 2, 2026

面向零售场景的 Agent 落地三部曲：选场景、搭知识库、做运维。

1. 第 1 篇零售 AI 智能体落地手册（一）：28 个「智能 XX」清单，先做哪 4 个Feb 28, 2026
2. 第 2 篇零售企业 Agentic AI 落地手册（二）：知识库决定上限，模型只是工具——客服 Agent 的真实成本拆解Feb 28, 2026
3. 第 3 篇AI 智能体上线后 80% 死于运维不是技术——闭环监控、安全层与 30 天计划（零售落地手册三）Feb 28, 2026

配合论文与真实生产事故的工程深挖：reward hacking、持续学习、KB 失同步、退款 workflow、事件循环阻塞。

1. 第 1 篇训练 60,000 步，Agent 学会的不是解决工单——是删工单Oct 10, 2025
2. 第 2 篇微调到第 52 个产品域，前 51 个 F1 全部下沉——Dual-Replay 把灾难性遗忘按住 35% 的实战复盘Oct 13, 2025
3. 第 3 篇一个真的会动钱的 L2 退款 workflow，长什么样Jun 3, 2026
4. 第 4 篇源文件改了，线上没变——一次 KB 静默失同步的 9 天Jun 3, 2026
5. 第 5 篇CPU 没满、QPS 没涨，P99 却翻倍——是运维看板在偷偷掐住客服 AgentJun 10, 2026

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1. 第 1 篇创始人手册：打造 AI 原生初创公司May 18, 2026