AGENTIC INITIAL STUDIO
AI 可行性评估与原型
在投入更大规模实施前，找到有价值且可以验证的 AI 应用场景。
适合谁
从一个具体的问题开始。
适合已经发现具体瓶颈，并希望弄清数据、模型质量、成本与自主执行边界的团队。
交付内容
清楚知道会得到什么。
包含代表性样例、有明确边界的原型
评估摘要、成本假设，以及继续、调整或停止的建议
开展方式
从具体任务，到可用成果。
- 01
定义成功
选择可衡量的任务和已有基线。
- 02
检查输入
检查数据权限、覆盖范围与困难样例。
- 03
测试原型
测试聚焦流程，明确人工审核与失败处理。
- 04
形成决策
比较质量、运行成本与运维投入，再建议后续步骤。
开始之前
需要你准备什么
- 一个具体任务、当前流程与明确的审核人
- 获准使用的样例数据与不可接受的输出示例
- 预算边界与允许使用的模型提供方
验收方式
如何检查成果
- 在保留样例集上，将输出与约定基线比较
- 记录失败情况与必须人工介入的条件
- 记录模型、调用成本假设与部署依赖
实际问题
确定范围之前。
原型是否等同于生产系统？
原型与生产系统的要求不同。生产权限、监控、规模、支持和运行责任需要单独约定实施范围。
会保证模型准确率吗？
质量依据测试前约定的任务样例与阈值评估，不采用脱离具体任务的统一准确率承诺。