聊天机器人返回文本。生产级 AI 系统推进案件：抽取、校验、调工具、等人、记路径。多数说要「上 AI」的团队，实际需要的是后者。
尽快出小组件。干净 FAQ 上的演示对话好看也快。
它们不拥有你们的运营状态。完成 KYC 档案或分拣投保包不是一轮对话。
日志是会话记录。审计与运营负责人要结构化证据：跑了哪项检查、哪个字段失败、谁覆盖。
即便有工具调用，权限也常过宽。生产需要最小权限与明确白名单。
工作流优先：输入、主系统、「完成」标准与人工步骤在选模型之前就设计好。
Schema 与规则约束模型。非法输出校验失败，不会静默变成系统状态。
例外是有负责人的队列，不是聊天气泡里的「请重试」。
聊天仍可作进入该系统的渠道。产品是案件路径，不是气泡。
爆炸半径低的内部知识库问答。
永远有人编辑后再发客户或进系统的起草辅助。
不要求可审计或多系统写入的实验。
| 评估维度 | 开箱即用对话机器人 | Senrok 生产级 AI 系统 |
|---|---|---|
| 业务动作执行 | 只读式问答交互 | 安全隔离的 API 动作执行 |
| 幻觉控制机制 | 偏弱 (概率性生成) | 严格的安全围栏与行为跟踪 |
| 合规审计能力 | 黑盒式流水日志 | 完备的结构化审计追踪 |
聊天机器人生成回复。智能体系统执行工作流：拉上下文、套规则、在权限下用工具、把例外给人，并记录发生了什么。很多标成「智能体」的产品仍是加了工具的聊天机器人。
可以，但要接受返工。会话历史不是案件状态的好基础。更好先定义工作流与主系统，哪怕第一版 UI 很简陋。
在语言或非结构化输入需要时用。模型在 schema、校验与审核之后——不是重大结果的唯一决策者。
建运营路径：抽取、校验、工具调用、人审队列与日志。若托管聊天机器人就够，我们会直说。
例外率、队列时长、人工覆盖率，以及输出是否正确落入主系统——不只是聊天点赞。
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