每个方向，都要经得起反方问题

当 Agent 开始按岗位和规则执行任务，企业需要一个统一位置配置高风险动作审批、升级人工和操作记录。

客户假设：

已在客服、销售或内部运营中试用多个 AI Agent 的中型企业 IT、合规与业务负责人。

主要风险：

大型平台可能内置同类能力

不同地区对 AI 身份告知、生成内容标识和用户保护提出更具体要求，产品团队需要可复用的发布前检查。

客户假设：

向中国或欧盟用户提供生成式 AI、客服、陪伴或语音服务的中小软件团队。

主要风险：

法律适用需要专业律师判断，软件不能替代法律意见

小企业已经能接触通用 AI 工具，但把会计、营销、电商等具体流程改造成稳定工作流仍有实施门槛。

客户假设：

10—100 人、没有专职 AI 团队但已有明确重复流程的小企业负责人。

主要风险：

服务容易变成低毛利定制咨询

模型托管服务会调整或退出，依赖单一接口的团队可能在短时间内面临替换、质量回归和成本重算。

客户假设：

把第三方模型 API 用在生产流程、但缺少迁移预案的小型软件团队。

主要风险：

成熟团队可能已有模型网关与评测

AI 进入就业和人社服务后，岗位推荐、材料检查和办事建议需要让工作人员看得懂、能复核、可纠正。

客户假设：

人力资源服务机构、职业培训机构和公共就业数字化服务商。

主要风险：

公共服务采购周期长

拟人化客服、陪伴和语音产品需要同时检查角色表达、用户依赖风险、告知方式、异常升级和人工帮助入口。

客户假设：

准备上线拟人化聊天、语音客服或数字人功能的产品团队。

主要风险：

单次评审难以规模化