人工智能自动化演示令人印象深刻。

它们运行流畅，反应迅速，性能卓越。
生产环境则呈现出不同的情况。

差距不在于智力，而在于现实。

演示环境消除变异性

演示是受控的。

输入可预测，时间稳定，依赖关系有限，自动化运行完美，因为环境经过精心维护。

生产过程中会引入噪音。

生产的定义在于不规则性

实际工作流程包括：

• 延迟反应

• 部分失败

• 人为干扰

• 系统不一致

自动化必须在这些实际条件下运行，而不是在理想条件下运行。

演示隐藏异常密度

演示中很少出现例外情况。

在生产环境中，异常情况占据主导地位。人工审核、重试和极端情况成为常态。针对正常流程优化的自动化流程会立即面临挑战。

现实中例外情况很多。

演示中的协调性极低

演示程序隔离了工作流程。

生产工作流程相互交错。多个自动化流程同时运行，往往缺乏协调。只有规模扩大后才会出现冲突。

隔离掩盖了复杂性。

状态持续性常常被忽视

演示程序顺利重启。

生产环境需要内存。如果没有持久状态，自动化流程会重复执行操作、丢失进度或错误地升级。

无状态设计在连续性条件下会失效。

监督看似可有可无——直到它并非如此。

演示中很少展示监控功能。

生产需要它。信息不透明会导致响应延迟并削弱信任。即使技术上正确，缺乏监督的自动化也会让人感到风险。

设计差距

演示版和正式版的区别在于设计重点。

演示强调能力。
生产需要韧性。

能够经受住生产考验的自动化系统，其设计旨在应对变化、协调合作和恢复。

SaleAI背景（非促销）

在 SaleAI 中，代理被设计为在生产约束下运行，保留上下文，协调工作流程，并及早发现异常情况。

这反映的是运行设计，而不是示范优化。

生产前需要评估哪些方面

在信任自动化之前，团队应该评估：

• 异常处理

• 状态持久性

• 协调边界

• 可见性和升级

单凭能力是不够的。

结束视角

人工智能自动化失败并非因为演示过于夸张。

失败的原因在于，生产环境会暴露演示中隐藏的内容。

自动化只有当其设计面向现实而非舞台表演时才能成功。