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AI 实战 / 进阶 / 35 MIN GUIDE

把 AI Agent 做成可交付工作流

可执行、可验收、可回滚,才是有价值的自动化

AI Agent 的核心风险在于可以行动。任何能修改数据、触发支付或对外发送的步骤,都需要更明确的权限、验收和回滚机制。

THIS GUIDE'S OUTCOME

做出一条在授权环境运行、出现错误能回退的工作流。

ACTION PLAYBOOK / 05 STEPS

照着做,直到有交付物。

0 / 5 已完成
01

1 · 界定可自动化任务

列清输入和输出、成功定义、失败分类,以及哪些步骤不能由系统独立决定。

交付物任务契约
02

2 · 最小化权限

仅授予完成任务所需权限,按环境隔离测试和生产,使用模拟数据开始。

交付物权限矩阵
03

3 · 设计核验与人工关口

对关键输出增加规则检查、二次验证和人工批准。对于不可逆动作,先得到明确授权。

交付物验收规则与审批流程
04

4 · 测试异常和注入

用缺字段、断网、超时、错误返回和恶意指令等反例测试,确保不会盲目继续。

交付物反例测试记录
05

5 · 监控并迭代

记录成功率、平均处理时间、人工介入率、单次成本和错误事件;定期复测。

交付物运行看板与回滚手册

进度仅保存在你的浏览器中;导出后为本地 TXT 文件,不上传服务器。

WHAT CAN GO WRONG

特别注意这些坑。

  • 把网页和邮件中的不可信内容当作系统指令
  • 给自动化长期有效且过大的权限
  • 缺少失败记录和人工回滚方法
QUESTIONS TO CLARIFY

两个常见问题。

Agent 和普通聊天机器人有什么区别?

Agent 通常可以调用工具执行一系列动作,因此要额外管理权限、状态、失败和人工审批。

可以让 Agent 完全无人值守吗?

低风险且有充分监控的任务可逐步自动化。涉及高风险或不可逆动作,应保留明确的人工控制。