让真实世界的反馈，
推动 AI 的下一次进化。
Evals 与优化
以 Evals 连接线上运行与持续迭代，跟踪质量、成本与异常，把业务反馈转成可回归的样本和改进建议。
运行之后，学习才刚刚开始。
业务环境、知识和用户行为都会变化。系统运行中会产生大量反馈，团队需要识别哪些问题值得优先解决，并知道一次调整会影响哪些已有能力。
围绕业务目标整理运行表现，分析异常、退化与有效做法。把值得改进的问题转成样本和建议，在复测、审阅和确认之后发布变更，并保留恢复到既有版本的方式。
从运行中识别机会
结合业务影响整理失败、异常和高质量交互，形成有优先顺序的问题与改进清单。
有依据的改进建议
说明建议改变什么、为何改变、涉及哪些知识或流程，让业务专家带着完整背景参与审阅。
Evals 驱动迭代
用相关样本验证变化，同时检查已有能力是否受到影响。经过约定的确认流程后再进入运行环境。
共同定义交付。
把愿景转为清晰的建设范围、验收依据与运行责任。
- 运行观察与问题清单
- 评测和改进机制
- 版本确认与恢复约定
以下为业务与技术建设方向。具体能力、系统接入及交付范围，在项目评估后共同确定。