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PORTFOLIO CASEAI PRODUCT DESIGN × EVALUATION

不只回答问题,
也解释为什么可以执行。

这是一个企业 IT 服务台 Agent 的交互原型。作品重点展示:如何把模糊需求转成可控能力、如何处理高风险动作,以及如何用评测闭环验证设计。

60离线场景用例
27高风险 / 对抗用例
13受控 Tool 能力
3安全决策层

GUIDED WALKTHROUGH

建议按这条路径看作品

约 8 分钟,从用户价值走到系统证据。

01体验

先看员工如何得到可信答案

从故障状态与知识库开始,写操作必须二次确认。

进入员工端 →
02拆解

再看 Agent 如何规划与调用能力

同一请求被拆成 Planner、Validator、Skill、Tool 与风险复核。

打开运行台 →
03挑战

用越权请求检查安全边界

跨用户设备查询、凭据索取和高风险动作都应拒绝或转人工。

运行对抗样例 →
04验证

最后查看用例、证据与回归

评测结果能回到具体 Run Trace,而不是只给一个总分。

查看评测体系 →

PRODUCT THESIS

把“能回答”升级为
“可相信、可控制、可追责”

  1. 01
    事实有来源

    状态、资产、工单与知识由工具返回,回复保留引用证据。

  2. 02
    动作有确认

    读与写分开;写操作绑定用户、参数、会话与一次性确认。

  3. 03
    失败不伪装

    能力缺失或工具失败时降级或转人工,不声称已完成。

演示范围

本作品使用可复现的本地数据与 Fixture 模型,重点验证产品逻辑和评测方法。生产部署还需要接入企业身份、真实 ITSM / CMDB、权限审批与监控告警。