案例 16 · 电信网络分析

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如果一个团队不知道怎么做Agent，可能为了调试一个东西花几千美元；但一个真正有
经验的人，可能用十几、二十美元级别的成本就能完成同样的调试。
而进入实际使用以后，还有长期运行成本。如果架构设计得不好，就像一辆漏油的车，
你根本不用谈省油，因为油一直在往下掉。
第三个挑战，是对客户业务的理解。
如果没有真正理解客户的业务问题，你可能一开始方向就错了。再加上如果对整个AI生
态、数据能力、云能力以及软件工程缺乏理解，就很容易出现“手里只有一把锤子，所
以什么问题都拿锤子解决”的情况。
所以我一直认为，真正能够做好这类工作的FDE，不应该只是懂某一个模型或者某一个
工具的人。
Q6：根据你的经验，我们怎么才能更好地把AI部署到实际业务中？
关于怎么把AI部署到实际业务中，结合这次项目，我想强调几点。
第一，理解客户。
客户到底在解决什么问题？真正的痛点是什么？哪些东西值得自动化？哪些东西不应该
自动化？如果这些问题没有搞清楚，后面的技术选择都没有意义。
第二，不能只懂一个AI工具。
我经常会说，如果你只知道自行车，那么你看到一个很远的地方，就只能想办法骑自行
车过去。但如果你同时了解汽车、飞机以及其他交通工具，你才能真正判断什么场景应
该用什么工具。
对于企业AI也是一样。你需要同时理解AI、数据、云，以及基本的软件工程能力。尤其
是当你面对的是一个具体业务问题时，你不能因为“我最熟悉这个工具”，就强行把问
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