把 Agent 真正用起来，难点通常不在模型本身，而在工具接入、权限边界和失败兜底。 我们用 MCP 把内部系统封装成标准工具，让 Agent 按需调用，同时保留完整的调用日志，便于问题回溯。 工具粒度按业务动作划分，避免一个工具做太多事 写操作一律加确认与幂等设计 每次调用记录输入输出，便于复盘和

大模型 API Token 与云服务器、GPU 算力可以单独采买，也可以与落地实施打包，按项目阶段灵活配置。 对多数企业来说，先用小规模环境验证效果，再按并发量和响应要求扩容，是成本更可控的做法。 试点阶段：少量 Token + 通用云主机即可跑通验证 上线阶段：按并发预估 Token 配额，按推理

数字化建设不是简单地上线一套系统，而是围绕业务目标，逐步完成流程梳理、系统选型、数据打通与持续优化。 在项目启动阶段，建议先明确业务痛点与优先级，避免一次性铺开过多系统。我们通常会从核心场景入手，先跑通关键链路，再逐步扩展。 先定业务指标，再定系统边界 接口规范、权限模型、备份策略在设计阶段就纳入方