演示能跑不等于真实任务可控，缺少统一验收口径。
开发中待正式发布
让 Agent 有边界、有证据、能接管
企业AI Agent验收与治理
围绕企业 Agent 的任务、权限、风险和异常，建立上线前可执行的验收与治理框架。
先判断值不值得来
真实工作场景
如果这些问题正在反复消耗团队，这门课才有意义。
权限、数据和外部动作没有风险分级，异常时责任不清。
出错后只看到结果，看不到输入、调用和审批证据链。
不是听完，是带走
你会带走
每一项都必须能打开、能检查、能交给下一位同事继续使用。
任务边界卡
定义允许、限制和禁止 Agent 执行的任务。
风险分级表
按数据、动作、影响和可逆性划分风险。
验收样本集
覆盖正常、边界、异常和拒绝场景。
证据链模板
记录输入、版本、调用、审批和输出证据。
人工接管矩阵
明确何时停止、由谁接管以及如何恢复。
讲一点，做一轮，验一次
课程模块与现场实操
M01
任务与风险建模
讲：从业务影响识别 Agent 边界。
做：完成风险分级和禁止动作清单。
验：每个高风险动作都有责任人。
M02
样本与证据设计
讲：设计可复现的验收场景与记录。
做：制作正常、异常和拒绝样本。
验：测试结果可由第二人复核。
M03
接管与变更治理
讲：处理失败、未知状态和版本变化。
做：演练暂停、人工接管和恢复。
验：异常流程不依赖临场猜测。
用完整闭环代替零散演示
代表案例
案例性质写在卡片上；合成案例不冒充客户成果。
CASE 01合成案例
内容发布 Agent 上线门禁
- 输入
- 合成任务、权限表和异常样本
- 处理
- 执行风险分级、样本测试、证据记录与接管演练
- 输出
- 验收报告、风险项和 GO/HOLD 建议
- 验收
- 未授权发布被阻止，所有外部动作可追溯
结果必须经过人
从输入到验收
AI 负责生成候选，业务负责人保留最终判断。
- 01
定边界
确认任务、权限和禁止动作。
- 02
分风险
识别数据与外部影响等级。
- 03
跑样本
执行正常、边界和异常测试。
- 04
查证据
复核调用、审批与输出记录。
- 05
做决策
给出试点、暂停或退回结论。
先筛选，再报名
适合你，也可能不适合你
- 已有明确 Agent 场景
- 愿意提供合成测试样本
- 能安排业务和技术共同验收
- 只想看炫酷演示
- 要求绕过审批直接上线
- 没有明确业务负责人
报名之前先把问题问清楚
常见问题
这是安全认证吗？
不是，本页展示开发中的课程方案，不构成第三方认证。
会直接操作生产系统吗？
不会，课堂使用合成或已授权测试环境。
能保证 Agent 不出错吗？
不能，课程目标是让风险可见、失败可控、责任可追溯。