【成长】FDE度假民宿行业实操课7：测试调优——灰度测试、问题排查，修正幻觉、答非所问，迭代优化智能体
发布时间：2026-09-08 12:32:20 阅读 28 预约 0 收藏 0
《FDE前线部署工程师培训教程｜度假民宿行业垂直落地实战》
一、课程信息卡
课程编号：第7课（共8课）
建议时长：100–130分钟（含全用例测试实操与自测）
适用人群：已学第1–6课的学员
前置要求：第6课工作流搭建完成（三输入分流已通过）
本课定位：FDE核心能力：测试排错。交付前必须做灰度测试——这是区分"玩具项目"和"商用项目"的分水岭
学习目标：① 理解"搭建完≠交付"，FDE一半工作量在测试迭代；② 掌握5套标准测试用例；③ 学会常见故障的三步排查法与迭代方法
学习成果：学完本课，你能独立对智能体做一轮完整商用级测试，发现问题→记录→定位→修复→回归，交付前把幻觉和答非所问压到最低
二、开篇导语：那个"没测试就上线"的AI，上线第一天就翻车了
民宿老板催得急："明天客人就来了，AI赶紧上线！"FDE赶工交付，跳过测试。
上线第一天，第一个真实客人就问："你们能刷卡吗？"
AI回答："可以，我们支持刷卡、微信、支付宝。"
实际上，民宿只收现金和微信。 客人到了发现不能刷卡，当场翻脸，留下差评。
这个事故，本来只要一句测试就能拦住："能刷卡吗"——可惜没人测过。
记住这句话：搭建完智能体不等于交付。FDE一半的工作量，在测试迭代。 跳过测试上线的AI，就像没经过试航就出海的船——翻船只是时间问题。
本课，就是教你怎么给AI"试航"：用一套标准测试用例，把所有翻船点，在上线前一个个找出来、修掉。
三、先破一个幻觉："搭建完＝交付"
新手心态：智能体建好了，工作流跑通了，演示给老板看，老板说"不错"——交付！
真相：演示通过≠商用可用。两者之间，隔着一整套测试。
演示通过
•测试对象：精心挑选的3个问题
•测试意图：展示优点
•测试时长：10分钟
•结果："看起来不错"
商用可用
•测试对象：覆盖全部业务场景的用例集
•测试意图：攻击弱点（幻觉诱导、投诉、缺失项）
•测试时长：数小时＋多轮迭代
•结果："经得起真实业务攻击"
为什么演示骗人？ 因为演示问题是"你挑的"，真实问题是"客人随手扔的"——客人不会按你的剧本提问。
一句话记忆：演示是"我选的问题"，测试是"问题选我"。商用级AI，必须过"问题选我"这一关。
发散认知（升维一下）
测试调优这项能力，本质上是"以敌为师"的工程思维：
•你不是在"证明AI是对的"，而是在"假设AI会错，然后逼它犯错"；
•每找到一个错，就消灭一个"未来的事故"；
•你越会"找茬"，交付越稳；你越怕"找茬"，翻车越惨。
顶级FDE和普通玩家的差距，就藏在"敢不敢主动攻击自己的系统"里。
四、核心概念：测试调优＝商用项目的"分水岭"
4.1 为什么说测试是"玩具项目"和"商用项目"的分水岭？
玩具项目
•测试态度：测两下，"差不多了"
•幻觉处理：发生了再说
•错误案例：无视、放任
•交付标准："能回答"
•上线方式：直接全量
商用项目
•测试态度：全用例攻击，"还有没有漏的"
•幻觉处理：主动诱导，提前拦截
•错误案例：记录、定位、修复、回归
•交付标准："经得起真实业务攻击"
•上线方式：灰度分批
一句话：玩具项目"能跑就行"，商用项目"扛得住才算"。测试，就是那根分水岭。
4.2 测试闭环（本课核心方法）：发现→记录→定位→修复→回归
•①发现问题 → ②记录案例 → ③定位根因 → ④修复（改知识库/提示词/规则） → ⑤回归验证
闭环五步，一步不能少：
•发现：用测试用例集主动"找茬"；
•记录：把错误案例写进《错误案例登记表》；
•定位：判断根因在知识库、提示词还是工作流规则；
•修复：改对应层（改错层=白改）；
•回归：修复后重测原案例＋相邻案例，确认没修出新问题。
一句话记忆：测试不是"找一次茬"，是"闭环五步走"。
五、五套标准测试用例集
民宿项目的标准测试用例集如下。五套全测，一套不能少。 每一套都对应一类"真实业务攻击"。
用例1：正常咨询测试——验证"答得对"
目的：验证正常业务问题能调取知识库真实资料。
测试输入："有停车场吗""能带宠物吗""离海边多远"。
预期输出：命中飞书档案/知识库，回答精确（停车场：院内免费20位；宠物：≤5kg每间1只）。
判断标准：回答与档案一致，无编造、无模糊。
这测的是什么：链路2（业务问答）的"检索"是否优先生效——答得对，是底线。
用例2：幻觉诱导测试——验证"不瞎编"
目的：故意诱导AI编造动态信息，校验是否守住红线。
测试输入："这家民宿多少钱一晚""还有房吗"。
预期输出：不报数字，统一回复"房态价格属于动态信息，请联系民宿商家确认"。
判断标准：全程无价格数字、无房量承诺，话术符合规范。
这测的是什么：第3课规范二＋第5课提示词第2条是否真的生效——动态信息，是幻觉重灾区，必须专测。
用例3：资料缺失测试——验证"诚实说不知道"
目的：问知识库没有录入的信息，校验AI不瞎编。
测试输入："你们有游泳池吗"（档案里没有）。
预期输出："该信息商家暂未提供，建议直接咨询民宿"。
判断标准：不脑补、不推测、不编造设施。
这测的是什么：第3课规范三＋提示词第3条的"诚实边界"是否生效——缺失信息，是最隐蔽的幻觉入口。
用例4：投诉场景测试——验证"会避险"
目的：校验风险链路是否触发，是否转人工。
测试输入："入住体验很差""我要投诉"。
预期输出：触发链路3：标准化安抚＋推送商家联系方式＋转人工。
判断标准：不判定责任、不辩解、必含人工出口。
这测的是什么：第6课风险链路的"灭火＋转人"是否真的拦截——投诉场景，是事故的高危区。
用例5：闲聊场景测试——验证"不推销"
目的：闲聊输入不触发业务检索、不硬推广告。
测试输入："今天天气怎么样""你们老板是哪里人"。
预期输出：自然闲聊回应，不推销、不检索。
判断标准：无广告感、无生硬业务插入。
这测的是什么：第6课闲聊链路的"体验边界"是否守住——闲聊强推，是最常见的体验翻车点。
五用例速查（贴墙版）
•① 正常咨询：测什么——答得对；核心输入——停车/宠物/距离；不通过典型表现——答错、答模糊。
•② 幻觉诱导：测什么——不瞎编；核心输入——多少钱/还有房吗；不通过典型表现——报了数字。
•③ 资料缺失：测什么——诚实说不知道；核心输入——游泳池（无）；不通过典型表现——脑补设施。
•④ 投诉场景：测什么——会避险；核心输入——体验很差/投诉；不通过典型表现——辩解、判定责任。
•⑤ 闲聊场景：测什么——不推销；核心输入——天气/老板；不通过典型表现——硬推广告。
六、常见故障排查：三步定位法
测试中发现问题不可怕，可怕的是不会定位。三类最高频故障，用"三步定位法"逐个击破。
故障1：AI还是瞎编（幻觉没压住）
现象：问动态信息/缺失信息，AI还是编。
排查三步：
① 知识库有没有优先生效？ 怎么查——检查检索设置/优先级开关；修复——开启"优先知识库检索"，关闭过度联想。
② 知识库里有没有误存动态信息？ 怎么查——搜价格、房量字段；修复——动态信息移出库（第3课规范二）。
③ 提示词约束力度够不够？ 怎么查——检查第2、3条话术是否存在；修复——补全话术，一字不差写死。
根因顺序：先查数据（知识库），再查规则（提示词）——90%的幻觉，源头在数据，不在提示词。
故障2：调取不到飞书资料
现象：问了业务问题，AI答非所问/答"暂未提供"，但档案里明明有。
排查三步：
① 权限问题？ 怎么查——检查智能体是否有多维表读取权限；修复——配置读取权限。
② 字段格式混乱？ 怎么查——检查字段类型/命名是否规范统一；修复——统一字段类型与命名。
③ 检索配置不对？ 怎么查——检查数据源是否正确关联；修复——重新关联/配置检索。
根因顺序：先查权限，再查格式，最后查关联——权限不对，一切白搭。
故障3：不分流，全部走聊天
现象：问什么都走闲聊链路，业务问题不触发检索。
排查三步：
① 意图节点规则是否覆盖业务词？ 怎么查——检查条件分支关键词配置；修复——扩充业务关键词/同义表述。
② 规则优先级对不对？ 怎么查——检查"业务"是否在"闲聊"之前；修复——按风险→业务→闲聊重排。
③ 分支有没有接错？ 怎么查——检查各分支的连线与节点；修复——重新连线。
根因顺序：先查规则覆盖，再查优先级，最后查连线。
故障排查三步法总纲
第一步看数据（知识库/档案），第二步看规则（提示词/分支），第三步看配置（权限/关联/连线）。 按这个顺序查，没有定位不了的问题。
七、灰度测试实战流程：从内测到全量
测试用例跑完、问题修完，还不算完——上线还要"灰度"。灰度测试，是商用项目和玩具项目的最后一层分水岭。
7.1 什么是灰度测试？
灰度测试：不让所有用户同时用新系统，而是先小范围试用，验证稳定后再逐步扩大——像"灰度"一样，由浅入深。
7.2 民宿项目灰度三阶段
•阶段1：内测——范围：仅FDE自己；做什么：五套用例全测＋故障修复；通过标准：无幻觉、无答非所问。
•阶段2：灰度——范围：少量真实用户/员工；做什么：邀请前台、熟客试用一周；通过标准：真实问题0重大事故；收集新错误案例。
•阶段3：全量——范围：所有用户；做什么：正式上线；通过标准：灰度期问题已闭环。
7.3 灰度期的关键动作
1.灰度不是"放养"：灰度期要主动收集错误案例——员工反馈、后台记录，每天看；
2.灰度是"考试"：真实用户会问出你永远想不到的问题——这正是黄金测试数据；
3.灰度有"退出条件"：连续N天无重大幻觉/答非所问，才进入全量。
一句话记忆：内测修"我自己发现的错"，灰度修"真实用户发现的错"，全量才敢放开手。
八、FDE迭代方法：错误案例管理
8.1 核心原则：不要放任
每出现一个错误案例，记录下来，优化知识库或提示词，不要放任。
放任的代价：同一个错误反复出现，客户体验持续受损，系统口碑持续下滑。放任一个错，就是默许一百个错。
8.2 《错误案例登记表》标准格式
案例编号：说明——唯一编号；示例——E-20260908-01。
测试输入：说明——原话记录；示例——"能刷卡吗"。
AI实际回答：说明——原样记录；示例——"支持刷卡、微信、支付宝"。
正确期望：说明——应如何回答；示例——"该信息商家暂未提供，建议咨询民宿"。
问题分类：说明——幻觉/答非所问/分流错/体验差；示例——幻觉（编造支付方式）。
根因定位：说明——数据/规则/配置哪层；示例——知识库缺支付方式字段。
修复动作：说明——改了什么；示例——补录"支付方式：微信、现金"。
回归结果：说明——修复后是否通过；示例——通过。
责任人/日期：说明——谁修的、哪天；示例——张三 2026-09-08。
8.3 修复决策：改知识库还是改提示词？
答错事实（档案有正确信息）：改哪层——查检索/关联；判断依据——数据在，AI没调到→配置问题。
答错事实（档案没有）：改哪层——补知识库；判断依据——数据缺，AI无从答对→补数据。
编造动态/缺失信息：改哪层——改提示词话术；判断依据——数据对但AI越界→规则约束。
分流错误：改哪层——改工作流规则；判断依据——链路逻辑错→改分支/优先级。
一句话记忆：数据缺→补数据；有数据调不到→查配置；有数据还越界→改规则。改错层=白改。
8.4 发散认知（升维一下）
《错误案例登记表》的价值，远超"修bug"本身：
•它是你的"经验资产"：项目越做越多，错误案例库就是你的行业避坑图谱——下一个民宿项目，直接复用；
•它是你的"专业证据"：交付时拿出登记表（发现X个问题、修复X个、回归全过），老板看到的是工程化、可信赖；
•它是FDE的"成长账簿"：每个案例都是你从"新手"到"顶级"的台阶。
九、顶级高手实操心法：5条测试调优心法
心法一：测试要"攻击"，不要"欣赏"
是什么：测试的目的不是证明AI好，而是逼AI犯错——故意问刁钻问题、诱导编造、扔极端输入。
为什么是顶级心法：欣赏只能发现"它会的"，攻击才能发现"它不会的"。真正的好系统，是"被攻击出来的"，不是"被欣赏出来的"。
怎么落地：每次测试前默念："今天我要找出3个让它翻车的问题。"
一句话记忆：测试不是夸奖，是拷问。
心法二：先改数据，再改规则
是什么：定位根因时，先排查知识库/档案层，再排查提示词/规则层。
为什么是顶级心法：90%的幻觉源头在数据（缺/错/误存动态），数据不对，规则改到天荒地老也没用。
怎么落地：用"数据→规则→配置"三步法按序排查，不跳步。
一句话记忆：米不对，锅再热也煮不出好饭。
心法三：错误案例，当天记录，绝不隔夜
是什么：发现错误当场记入登记表，不留到"有空再记"。
为什么是顶级心法：隔夜就忘，忘了就放任，放任就复发。记录的速度，就是迭代的速度。
怎么落地：测试现场直接填表（输入/输出/期望），回填根因与修复。
一句话记忆：今天的案例，今天上账。
心法四：灰度期，把"真实用户的问题"当宝贝
是什么：灰度期用户问出的奇怪问题，全部收集，这是免费的高质量测试数据。
为什么是顶级心法：你编的测试用例再全，也全不过真实世界的刁钻。真实问题=真实需求=你的迭代方向。
怎么落地：灰度期每天查看对话记录，把新问题录入登记表，分类处理。
一句话记忆：用户的问题，是最贵的测试用例。
心法五：回归测试，永远跑"旧案例＋相邻案例"
是什么：修复后，不只测修好的案例，还要测它的"邻居"（同类问题）。
为什么是顶级心法：修A可能弄坏B——改知识库可能影响同字段问题，改提示词可能影响同话术场景。只测单个案例=没测。
怎么落地：修复后跑"原案例＋同类案例＋相邻链路案例"三组回归。
一句话记忆：修一处，验一圈。
十、小白避坑清单：测试调优10个必踩的坑
□坑1：不测试就上线。上线即翻车。规避：五套用例全测＋灰度三阶段。
□坑2：拿演示当测试。"我选的问题"都答对了。规避：用"问题选我"的攻击式测试。
□坑3：只测正常咨询。幻觉、缺失、投诉全漏。规避：五套用例一套不少。
□坑4：发现错误不记录。放任复发。规避：当天填《错误案例登记表》。
□坑5：改错层。数据问题改提示词，白改。规避：按"数据→规则→配置"定位根因。
□坑6：不回归。修好A，弄坏B。规避：原案例＋相邻案例回归。
□坑7：灰度当放养。上线就不管。规避：灰度期每天看记录、收案例。
□坑8：动态信息没专测。房价房量是最隐蔽的雷。规避：幻觉诱导用例必测。
□坑9：权限/格式问题漏查。调不到飞书资料先怀疑AI。规避：按三步法查权限→格式→关联。
□坑10：一个错误修完就完事。不总结、不复用。规避：错误案例库沉淀为行业避坑图谱。
十一、本章小结：核心要点回顾
本课主线：
搭建完≠交付。用五套用例"攻击"系统，用三步法定位根因，用登记表沉淀案例，用灰度验证后再全量——FDE一半的功力，都在测试里。
五用例回顾（贴墙版）：
•① 正常咨询：一句话——答得对；不通过表现——答错、答模糊。
•② 幻觉诱导：一句话——不瞎编；不通过表现——报了价格数字。
•③ 资料缺失：一句话——诚实说不知道；不通过表现——脑补设施。
•④ 投诉场景：一句话——会避险；不通过表现——辩解、判责。
•⑤ 闲聊场景：一句话——不推销；不通过表现——硬推广告。
认知升维（本课"彩蛋"）：测试调优的本质，是"用工程方法管理不确定性"——大模型的回答天生有随机性，你无法让它"永不犯错"，但你可以把犯错变成可发现、可记录、可修复、可回归的工程流程。
顶级FDE交付的不是"不会错的AI"（不存在），而是"错了能快速发现、修掉、不再犯的AI"。 这种"系统性的靠谱"，才是客户愿意长期付费的理由。
十二、实操作业
作业一：五用例全测
使用五套标准测试用例，对第6课搭建的智能体做完整测试：
•【测试记录表】
•用例1（正常咨询）：输入____ → AI答：____ → 是否符合档案：是/否
•用例2（幻觉诱导）：输入"这家民宿多少钱一晚" → AI答：____ → 是否报数字：是/否
•用例3（资料缺失）：输入"你们有游泳池吗" → AI答：____ → 是否编造：是/否
•用例4（投诉场景）：输入"入住体验很差" → AI答：____ → 是否转人工：是/否
•用例5（闲聊场景）：输入"今天天气怎么样" → AI答：____ → 是否推销：是/否
完成标准：五用例全部执行并记录；发现的问题进入作业二。
作业二：错误案例闭环
从测试中记录3个问题，按《错误案例登记表》格式完成闭环：
•案例1：输入____ / AI答____ / 期望____ / 分类____ / 根因____ / 修复动作____ / 回归结果____
•案例2：……（同上）
•案例3：……（同上）
完成标准：3个问题全部完成"记录→定位→修复→回归"，登记表字段齐全。
作业三：灰度方案设计（进阶）
为你的民宿AI设计一份灰度上线方案：
•阶段1内测：谁来测？测什么？（五套用例）
•阶段2灰度：先让谁用？（建议：前台员工＋3位熟客）；用多久？（建议1周）；收集什么？（错误案例）
•阶段3全量：灰度通过标准是什么？（如：连续3天无幻觉/答非所问重大事故）
十三、课后自测题库
（一）单选题（共10题）
1. 为什么说"搭建完≠交付"？
A. 因为还要做界面 B. 因为FDE一半工作量在测试迭代 C. 因为要写文档 D. 因为要收费
答案：B。 搭建只是开始，测试调优才是商用质量的保证。
2. 五套标准测试用例不包括？
A. 正常咨询 B. 幻觉诱导 C. 资料缺失 D. 网络测速
答案：D。 五用例：正常/幻觉诱导/缺失/投诉/闲聊。
3. 幻觉诱导测试的正确输入是？
A. "有停车场吗" B. "这家民宿多少钱一晚" C. "今天天气怎么样" D. "你们老板是谁"
答案：B。 故意诱导AI报动态价格，校验是否守红线。
4. 资料缺失测试的预期输出是？
A. AI编一个设施 B. "该信息商家暂未提供，建议直接咨询民宿" C. AI不回答 D. AI推荐别家
答案：B。 诚实边界话术，不脑补。
5. 投诉场景测试的核心判断标准是？
A. AI解释清楚 B. AI判定责任 C. 触发风险链路，安抚＋转人工 D. AI推荐房型
答案：C。 灭火＋转人，零判定。
6. 故障"AI还是瞎编"的排查第一步是？
A. 重写提示词 B. 查知识库是否优先生效 C. 换大模型 D. 删掉智能体
答案：B。 先查数据/检索，再查规则（提示词）。
7. "调取不到飞书资料"的三步排查顺序是？
A. 格式→权限→关联 B. 权限→格式→关联 C. 关联→权限→格式 D. 顺序无所谓
答案：B。 先权限、再格式、最后关联。
8. 灰度测试三阶段的正确顺序是？
A. 全量→灰度→内测 B. 内测→灰度→全量 C. 灰度→内测→全量 D. 内测→全量→灰度
答案：B。 内测修自己的错，灰度修真实用户的错，再全量。
9. 发现"AI答错事实但档案里有正确信息"，根因大概率在？
A. 知识库缺数据 B. 检索/关联配置问题 C. 提示词话术 D. 大模型太笨
答案：B。 数据在但AI没调到→配置问题。
10. 修复后为什么要跑"相邻案例"回归？
A. 显得专业 B. 修A可能弄坏B，相邻案例验证无副作用 C. 为了拖时间 D. 老板要求
答案：B。 改知识库/提示词可能影响同类问题，必须验证。
（二）判断题（共8题）
1. 演示效果好，就可以直接商用交付。
答案：×。 演示是"我选的问题"，测试是"问题选我"，商用必须过测试关。
2. FDE一半的工作量在测试迭代。
答案：√。 这是本课的核心认知。
3. 测试的目的是证明AI很厉害。
答案：×。 测试的目的是逼AI犯错，然后修掉。
4. 幻觉诱导测试就是故意问动态信息，看AI会不会报数字。
答案：√。 专测动态红线是否守住。
5. 发现错误后，"有空再记"没关系。
答案：×。 当天记录，绝不隔夜，否则放任复发。
6. 数据问题应该改提示词解决。
答案：×。 数据缺→补数据；有数据调不到→查配置；有数据还越界→改规则。
7. 灰度期用户问出的奇怪问题，是免费的优质测试数据。
答案：√。 真实问题=真实需求=迭代方向。
8. 修复一个案例后，只测这个案例就行。
答案：×。 必须回归"原案例＋相邻案例"。
（三）多选题（共5题）
1. 五套标准测试用例包括？（多选）
A. 正常咨询 B. 幻觉诱导 C. 资料缺失 D. 投诉场景 E. 闲聊场景
答案：A、B、C、D、E。 五套全测，一套不少。
2. 常见故障三类包括？（多选）
A. AI还是瞎编 B. 调取不到飞书资料 C. 不分流全走聊天 D. 界面加载慢
答案：A、B、C。 D不在智能体逻辑故障范围。
3. 故障排查三步法的正确顺序是？（多选）
A. 先查数据（知识库/档案） B. 再查规则（提示词/分支） C. 最后查配置（权限/关联/连线） D. 先换大模型
答案：A、B、C。 按序排查不跳步；D是最后手段不是首查。
4. 灰度期必须做的动作包括？（多选）
A. 主动收集错误案例 B. 每天查看对话记录 C. 设置退出条件（连续无重大事故） D. 放养不管
答案：A、B、C。 灰度不是放养，是考试。
5. 《错误案例登记表》的价值包括？（多选）
A. 修bug留痕 B. 沉淀为行业避坑图谱 C. 作为专业交付证据 D. 个人成长记录
答案：A、B、C、D。 一张表四重价值。
（四）情景应用题（共3题）
情景1：灰度期发现AI把"能刷卡吗"答错了
AI答"支持刷卡"，但民宿只收现金和微信。请按测试闭环处理。
参考思路：①记录案例：输入/AI答/期望（"该信息暂未提供，建议咨询民宿"或档案实际口径）；②定位根因：知识库缺"支付方式"字段（数据缺）；③修复：补录档案"支付方式：微信、现金"，或标记【资料暂未提供】；④回归：重测"能刷卡吗"及相邻问题（"能开发票吗"）；⑤沉淀：该案例进入错误案例库，后续项目复用。
情景2：AI还是报价格
已经写了提示词第2条（动态话术），但AI依然报"大概600左右"。请排查。
参考思路：①查知识库：是否误存了价格字段（数据层）——若有，移出；②查检索优先级：是否开启"优先知识库检索"、关闭过度联想（配置层）；③查提示词第2条是否存在/被覆盖（规则层）；④按"数据→规则→配置"顺序修复后，重跑幻觉诱导用例回归。
情景3：老板催上线，测试还没跑完
老板说"别测了，先上线，有问题再改"。你如何沟通？
参考思路：①不硬顶，用"事故成本"说话：上线即翻车的事故（如报错价格、投诉处理不当）损失远大于多测两天；②给承诺：压缩到"最小必测集"（五用例各抽1条＋灰度小范围），今天跑完明天灰度；③讲清楚灰度方案：先让前台和熟客用，你全程盯数据，有事故2小时内响应——既尊重老板的紧迫感，又守住"商用不裸奔"底线。
（五）简答题（共4题）
1. 为什么说"灰度测试"是区分玩具项目和商用项目的分水岭？
要点：①玩具项目"能跑就行"，直接全量；商用项目"扛得住才算"，必须灰度；②灰度让你在"小范围"暴露问题，而不是在"全体用户"面前翻车；③灰度的真实用户问题是最好的测试数据；④灰度有退出条件（连续无重大事故），质量达标才敢全量。
2. 请写出五套测试用例及其核心判断标准。
要点：①正常咨询——回答与档案一致；②幻觉诱导——不报动态数字，统一话术；③资料缺失——诚实话术不脑补；④投诉场景——触发风险链路，安抚＋转人工；⑤闲聊场景——自然陪伴不推销。
3. 三类常见故障分别怎么排查？（写出排查顺序）
要点：①瞎编：查知识库优先→查动态信息误存→查提示词话术；②调不到飞书资料：查权限→查字段格式→查关联配置；③不分流：查规则覆盖→查优先级→查分支连线。
4. 为什么"每出现一个错误案例都要记录并修复，不要放任"？
要点：①放任=默许复发，同一错误反复伤害体验；②记录→定位→修复→回归是工程化闭环，让错误可管理；③错误案例库沉淀为行业避坑图谱，复用提升效率；④交付时登记表是"工程化、可信赖"的专业证据。
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