架构
一个能工作的 Agent 包含什么
模型只是其中一部分。可交付的智能体还需要稳定输入、可调用知识、工具接口、动作规则、输出格式和明确的人工责任。
- 输入表单或业务系统触发条件
- 知识库与可引用来源
- 工具调用与最小权限
- 输出标准、审核节点和失败回退
实施流程
从样本到真实运行
先用历史样本建立基线和测试集，再配置最小工作流。试点阶段记录正确结果、误判、越权、返工和人工接管，只有达到约定验收口径后才扩大范围。
交接
客户需要真正掌握系统
PeterAI 会把调度、审核、接管和复盘职责交给明确人员，并交付必要的配置说明、SOP 与异常案例。目标不是让客户长期依赖外部人力。
FAQ
服务常见问题
答案说明 PeterAI 的通用方法和边界，具体项目以双方确认的诊断与验收口径为准。
PeterAI 会直接推荐某个 AI 工具吗？
不会把工具清单当作诊断结果。先确认业务目标、流程基线、评价标准与责任人，再选择满足约束的模型、知识库或工作流工具。
多久能看到第一个可用结果？
取决于流程是否清楚、数据是否可用以及谁负责验收。PeterAI 会先选择范围小、频率高、错误成本可控的场景，先跑真实工作流，再决定是否扩大。
项目结束后资产归谁？
项目形成的客户数据、知识库、SOP、验收口径和工作流配置应由客户掌握。具体权限、工具账号和交接范围在项目启动时确认。