AI工具

这个分类里有什么

基于您自有资料作答的助手，嵌入其他产品内部的副驾驶，以及把模型接入原本靠人工完成的流程的平台。它们共同的主线是一样的：模型完成一部分工作，由人来核查。

主要工作是起草文本的产品归入AI写作。生成图片或视频的产品在AI图像与视频。流程中没有模型的自动化归入无代码与自动化。

同一个标签下的四种形态

• 聊天助手，可访问您的文档、工单或代码库。
• 嵌入式副驾驶，出现在您已付费的服务台、编辑器或CRM里。
• 智能体构建工具，可串联步骤、调用工具，步骤之间无需人介入就能持续运行。
• 模型网关，位于您的代码与多家供应商之间，负责密钥、路由和支出。

定价页看起来相似，选购时要问的问题却不同，因为副驾驶看的是能否融入工作流，而智能体构建工具看的是它在凌晨三点出错时会发生什么。

底层是谁的模型，这重要吗

多数产品封装了一个或多个基础模型。这并不是贬低。封装层承载着检索、权限和工作流，价值通常就在这里。

它之所以重要只有一个原因：模型更换时，由封装层决定会发生什么。问清楚支持哪些供应商，换供应商时提示词是否无需重建，以及底层供应商涨价时由谁来承担成本。

检索质量才是真正的差异所在。两款产品指向同一个Wiki，答案可能天差地别，取决于它们如何切分文档、如何给段落排序，以及找不到相关内容时是否承认。一个从不说“您的资料里没有”的工具，就是一个会编造的工具。

权限、日志，以及没人演示的部分

一个用单一服务账号索引所有内容的助手，已经悄悄拆掉了您多年来设置的所有访问控制。

确认产品按每个用户而不是按工作区，从源系统继承权限。确认答案会标注出处文档，这样错误的回答可以追溯，而不是靠争论。确认提示词和输出被记录在您能读到的地方。

对于会写入而不只是读取的功能，要问清楚影响范围有多大。有权更新记录的工具，需要审批步骤、试运行模式，或者两者兼备。

费用是怎么算的

常见的有三种模式，有时会组合使用。

按席位可预测，但一半许可证闲置时就很浪费。按用量计费跟踪令牌、消息或运行次数，试点规模时很便宜，推广开来后则令人心惊。平台定价按工作区收费，再对重度功能另行计量。

要一个硬性支出上限，而不是提醒。提醒到来时，钱已经花掉了。还要问清楚您需要的连接器在哪一档：让整件事值得做的集成，往往比报价的那一档高一档。

试用期间要测什么

用您的团队上个月真实问过的二十个问题来测试，而不是演示用的提示词。数一数有多少答案您可以不经修改就发给客户。

然后有意测试失败的情况。问一个资料中没有答案的问题，看看得到的是坦承，还是自信的编造。

最后检查管道。连接一个真实数据源，确认受限文档仍然受限，再阅读审计日志，确认您刚才的会话出现在其中。

试点，但别浪费一个季度

这里常见的失败模式，是一场持续六个月、最后只得出一个看法而不是一个决定的评估。

选一个前后效果可衡量的流程。回答某一类问题所花的时间，总结文档所用的小时数，无需升级就解决的工单数。任何您能说出当前数字的事项都可以。

和实际做这项工作的人一起运行四周，而不是找一群自愿参与的爱好者。爱好者会让每个工具都显得很好。

然后与您事先写下的数字对比。如果改善是真实的，就有计划地推广，并记下起作用的原因。如果不是，试点只花了一个月而不是一年，这正是做试点的全部意义。

记录工具出错的地方。这份清单会告诉您边界在哪里。