企业 Agent 落地失败的三个常见死因

我们复盘了近两年交付的 300 多个项目，发现失败案例高度相似，几乎都落在这三处。

死因一：范围从「全能助手」开始

第一版就想覆盖全公司所有问题，结果什么都答不好。有效做法是选一个高频、可量化、答错代价可控的窄场景先上线，用真实数据建立信任。

死因二：数据没治理就上检索

知识库里同一产品有三份互相矛盾的规格表，模型只能随机采信。RAG 的质量上限由文档质量决定，不是由向量库决定。清洗、去重、版本化通常占项目 40% 工时。

死因三：没有评测集

演示效果很好，上线后无人能回答「今天比昨天更好还是更差」。我们的标准要求是在需求确认阶段就产出 100-300 条带标准答案的评测集，并把通过率写进验收条款。

把范围收窄、把数据治干净、把评测固化——这三件事做完，Agent 才会从「demo」变成「生产力」。