AI 项目复盘与自测
去掉大模型后，原流程是什么？
原题为什么是 Agent，不是 RAG 问答或 Workflow？
原题模型、工具、Memory、RAG 和 State 的边界分别是什么？
原题哪些决策由模型做，哪些必须由代码做？
原题写操作如何授权、确认、幂等和核验？
原题如何限制死循环、成本和总时延？
原题指标的公式、样本和基线是什么？
原题最严重的一次失败如何复现？
原题修复后如何证明没有引入新的回归？
原题如果流量扩大十倍，最先出现瓶颈的环节是什么？
原题requestId、runId、sessionId、toolCallId 和 actionId 分别解决什么问题？
原题HITL 暂停后如何持久化、过期、恢复并重新校验业务状态？
原题RAG、工具结果、MCP Server 和长期 Memory 的信任边界在哪里？
原题哪些能力由框架提供，哪些权限、状态和可靠性机制是项目自己实现的？
原题当前结论哪些来自生产、哪些来自离线实验、哪些只是设计预案？
原题你做的到底是不是 Agent，为什么不能用普通接口或固定工作流解决？
原题一个请求进来后，经过了哪些组件，状态和数据怎么流转？
原题关键方案是根据什么约束选出来的，代价是什么？
原题项目失败过什么，你怎么定位、修复并防止它再次发生？
原题项目为什么选择当前模型？更换模型需要比较哪些指标？
原题RAG 出现召回不到、排序错误或答案不忠实时，分别怎么排查？
原题Agent 调错工具、参数不合法或写操作超时时，系统如何处理？
原题如何证明一次 Prompt、模型或检索配置调整带来了改善？
原题模型供应商限流或不可用时，如何排队、降级和切换？
原题知识库和工具调用如何做租户隔离、权限校验与审计？
原题项目上线后记录了哪些质量、成本、延迟和错误指标？
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