第 1 步：选择第一个值得做的场景
优先选择高频、重复、已有责任人、输入资料相对可得且结果能被判断的工作。不要把“全公司智能化”作为第一期范围；一个可衡量节省时间、减少错误或缩短周期的任务更适合试点。
第 2 步：先让业务具备运行条件
在接入模型前，确认资料的可信版本、输入输出、业务规则、例外处理与 Owner。流程无法被说清时，AI 只能放大不一致的经验；数据没有边界时，AI 也不应获得访问权限。
第 3 步：用最小试点验证
试点应有明确范围、成功标准和人工兜底。先用真实样本建立 Eval，再让业务人员试用；记录异常、人工改写比例和安全边界。目标是获得“值得扩大”或“不值得继续”的可信结论。
第 4 步：按业务结果验收
验收不等于“模型能回答问题”。至少应明确效率、质量、周期、成本与知识沉淀中的改善目标，并验证数据、安全、流程和运维能否交接。业务签字人应能做出 GO / NO-GO 决定。
AI Agent 试点怎么验收？ · 企业知识问答（RAG）怎么验收？
第 5 步：把试点变成可运营能力
通过验收后再扩展：明确知识更新机制、异常升级路径、使用权限、成本预算和日常 Owner。没有这些机制，试点即使一度有效，也会随着资料变动和人员变化而失效。
Agent 日常运维怎么做？ · Token 费用如何控制？
FFDE 的角色
FFDE 面向中小企业提供嵌入式 AI 落地服务：与业务团队一起把场景、数据、流程、安全、验收和交接串起来。是否适合合作，取决于企业是否愿意为一个具体场景指定 Owner 并共同定义成功标准。