大模型演示效果好但上线后容易出问题，主要原因是什么？
演示环境剔除了大量困难，如文档规范、提问经过设计，而真实输入脏乱、规则冲突、信息缺失等，模型流畅的回答可能不代表任务完成，需将能力判断落到具体任务颗粒度，并定义输入条件、验证手段和责任人。
大模型越强，产品经理 越要把边界写进流程
资讯摘要
大模型演示惊艳，上线却频频翻车？问题不在模型能力，而在产品设计。本文从任务拆解、幻觉控制到长上下文陷阱，教你如何将模型能力转化为稳定可靠的产品功能。 过去两年，我听得最多的一类需求是“能不能接个大模型”。客服希望它自动回复，设计部门希望它审图，运营希望它直接出方案，管理层则希望看到一个会查资料、会调用系统、还能自己推进任务的智能体。
AI 摘要
文章指出大模型演示惊艳但上线翻车，核心问题不在模型能力而在产品设计。作者从任务拆解、幻觉控制、长上下文陷阱、Memory治理、工具权限、多Agent协作、评测与发布门槛等方面，阐述产品经理如何将模型能力转化为稳定可靠的产品功能，强调把能力边界落到具体任务、输入条件、验证手段和责任人，将边界写进流程。
AI 问答
产品经理如何控制大模型的幻觉问题？
不能只依赖提示词和换模型，要设计证据不足时的受控结束状态，如信息不足、来源冲突等；用可测量的置信信号（如检索相似度、字段完整率）代替模型自生成的百分比，并根据错误成本设置不同发布策略，把拒答率、澄清率纳入核心指标。
Agent接入工具后，产品设计需要注意哪些边界？
需遵循最小权限原则，区分读写和可逆性，高风险动作需用户确认；设置步数上限、预算上限、超时等硬限制，考虑幂等操作，并记录完整过程日志以便排查问题。
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