这篇不是讲概念,我把一周里看到的三处场景串起来说清楚:什么时候该用专用智能体,怎么用,出错了怎么退回来。你会发现,真正起作用的,都是些不起眼的小动作。
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“到底判不判流挂?”
“就判,别什么都想抓。”
“那背光、灰尘怎么处理?”
“看不清的一律给人复看,别硬判。”
没人提“大而全”。我们只盯这条线、这周的活:把最近两周的照片拉出来,挑带时间的那批,先跑一遍。第一天并没有“神效”,第三周报警才稳下来。班组长后来就一句话:‘别乱叫停,我能排班按点走,这就行。’
可见:专用智能体值钱的地方,不在“知识多”,而在把某一个判定做到稳定。
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医生忙得很,随访经常漏打。我们让一个“话少”的智能体接了基本流程:先打招呼,再问三件事——吃药没、头晕没、口味重不重。话术像邻里聊天,问完就在系统里留个简单的记录,哪个人需要复诊一目了然。
没有炫技,没有“像真人聊天”的夸张表演,但完成率上来了。患者愿意接,医生省口舌,领导看得到数字。医疗里,可信和稳,比会说话更要紧。
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店长最怕两件事:早上断货,晚上扔菜。智能体不看“大盘”,只看这家店:过去一个月的销量、天气、门口活动。每天九点发一条清单——明早先补哪几个。两周后,缺货投诉往下掉,坏掉的生鲜也少了。
这不是“算法飞升”,是把视野缩小,把手感找回来。
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别做问卷,就照着心里打钩:
这事能不能一句话判对错?
数据是不是你能管得住?
出错要不要付真代价(停线、合规、投诉)?
是不是每天都要跑?
能连着点三条,基本值得试。要是只有“想探索一下”,那就先别动生产线。
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第一件:把题目收紧。别一口吃成胖子。今天就判“流挂”,其他先不碰;今天就问三件随访问句,别顺手加“饮水量”“步数”。题目越小,越能稳。
第二件:留个兜底。看不准的样本,直接丢给人;结果页面上要能写“这条我不确定”,别逞强。
第三件:回退开关要好使。一旦异常变多,能原地回到上一版。工位长要知道按钮在哪,谁有权限按。
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招标会上谁都能讲得天花乱坠。你就提一个要求:拉电源、用我们的真实数据跑一遍。
跑得慢可以等,但要说清楚:
哪些样本判不准?
为什么判不准?
下一版要改哪一块?
听到的是人话,你才好把它放进人和流程里。
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题目越做越大。今天加个“色差”,明天又想加“划痕”,最后啥都学不明白。
只盯“准确率”。现场要看的是返修、缺货、随访完成这些业务指标。
样本太干净。训练集全是“教科书”,一遇到背光和灰尘就翻车。
没人负责。出问题谁先看?多久回退?谁记录?用一张小表写清楚,贴在位置上,别靠群消息。
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它可以当向导:帮你理特征、写第一版规则、把杂乱经验梳理清。
但到要落锤的时候,还是交给专用:它不花哨,却稳;关键时刻一句“过/不过”,大家就知道接下来该干嘛。
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我会这样安排:
上午先拉一包最近的数据,按你们的标准人工复看一遍;中午和工位长把“判对/判错”的例子贴出来;下午跑一版,看不准就人工复核;傍晚留一个回退位点。
没有玄学,只有可交付的小步子。第二周再谈“更准、更省”。
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专用智能体不求全,会“认怂”,但它稳。先把一个判定守住,再慢慢长到第二个点。能用人话解释、能回滚、能追责,才算落地。
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