企业 AI 项目的交付流程与验收口径

更新于 2026/10/18缓存窗口 600 秒版本 1约 5 分钟阅读版本 10 次浏览
交付流程验收服务级别

说明企业 AI 项目的五阶段交付、里程碑交付物、五类验收用例、双方职责,以及服务级别只在合同中约定时效、本说明不预写小时数。

「看起来能跑」不是完成。完成是:范围和不做项写清了,契约能支撑实施,五类用例按口径通过,生产可访问且监控已接入。

AI 智能体搭建和 AI 应用开发都按同一套阶段推进:先写清范围和不做项,再写契约,然后实施、按用例验收、上线移交。完成与否对照交付物,不对照演示。

1. 适合谁,不适合谁

适合准备把 AI 能力放进真实流程、并愿意在开工前确认边界的团队。

不适合希望跳过范围确认、直接按演示效果验收的项目。没有书面的不做项和接口契约,就没有可重复的验收。

本说明同时约束两项服务。产品本身可以单独交付:官网转化平台按部署实施交付,智能体文档执行引擎按安装包交付;若在产品之上做定制,仍走下面的阶段。

2. 为什么必须先写不做项

AI 项目最常见的失败,不是模型不够强,而是开工时默认「它什么都能做」。不做项一旦缺席,验收就会滑向口感:今天能答、明天换一份材料就不能答,双方都觉得对方在变。

因此第一阶段的产出不是功能清单,而是边界:触发条件、输入形态、成功结果、明确不做的部分,以及必须由人判断的节点。

3. 五阶段交付流程

需求界定 → 方案与契约设计 → 实施与集成 → 验收 → 上线与运维

每个阶段都有书面交付物和完成判定,上一阶段没有确认,不进入下一阶段。

阶段一:需求界定(产出《需求与边界说明书》)

  • 明确业务目标、触发条件、输入形态与成功结果
  • 明确不做的部分,以及必须由人工判断或外部系统完成的环节
  • 清点既有资料、系统与数据边界
  • 产出:需求与边界说明书、风险清单

阶段二:方案与契约设计(产出《方案与接口契约》)

  • 能力拆解:哪些步骤确定执行,哪些保留人工
  • 结构化输入输出、错误语义、幂等与重试约定
  • 集成方式与部署形态
  • 产出:方案书、接口契约、里程碑计划
  • 报价在本阶段随方案给出。需求尚未界定时,不承诺价格和周期

阶段三:实施与集成

  • 按契约实施,接口事实源由代码导出而非手写
  • 每个能力同时提供可验证入口(界面 / 接口 / 命令行按场景选择)
  • 产出:可运行系统、部署配置、观测接入

阶段四:验收(按五类用例)

用例类别 验收要点
正常 完整输入下结果满足契约
边界 超长、空值、异常格式下的结构化拒绝
失败 依赖不可用、超时、取消时的明确失败语义
并发 多调用并发下的资源隔离与结果一致
重复调用 同一幂等身份重复提交只产生一次副作用

阶段五:上线与运维

  • 部署、权限移交、监控与告警接入
  • 交付运维手册与故障处置口径
  • 运维期内按合同约定的级别响应,不在本说明中预写小时数

4. 交付物与完成判定

里程碑 交付物 完成判定
M1 需求确认 需求与边界说明书 双方书面确认范围与不做项
M2 方案确认 方案书、接口契约、报价 契约可支撑实施,无未决歧义
M3 可运行版本 系统可运行环境 + 核心链路 核心链路端到端跑通
M4 验收通过 验收报告、五类用例结果 全部用例按口径通过
M5 上线 生产部署、运维手册 生产可访问,监控已接入

5. 验收口径

  • 以契约为准,不以演示为准:验收对照接口契约与用例,不对照口头承诺。
  • 失败必须显式:任何静默降级、隐式兜底或未声明的默认行为都记为不合格。
  • 边界必须有结构化拒绝:非法输入返回明确错误,不允许产生不确定结果。
  • 可重复:同一幂等身份重复调用不得产生重复副作用。
  • 可追溯:关键动作有主体绑定的审计记录,且不含凭据与敏感原文。

6. 服务级别

响应时效和处置目标写在合同里。本说明只固定分级所对应的影响范围,不填写具体小时数:

级别 适用 时效与处置目标
紧急 生产不可用 以合同约定为准
高 核心链路受影响 以合同约定为准
中 部分功能受影响 以合同约定为准
低 咨询与优化建议 以合同约定为准

故障定位以契约和日志为准:契约冲突、配置缺失或依赖不可用会明确失败,不做静默兜底。

7. 双方职责

事项 我方 客户方
方案与契约设计 负责 确认
系统实施 负责 提供资料与系统访问权限
专业判断与审批 不负责 负责
对外部系统的真实动作 不负责 负责
数据合规与授权 提供边界设计 负责授权与合规责任
上线后内容运营 可按需支持 主体负责

专业判断、审批、签署和对外发送不属于实施范围。文档是否出本机,由所选产品决定:智能体文档执行引擎在本机执行;官网转化平台运行在客户的服务器上,只发布已经允许公开的内容。

立项前怎样判断一项能力值不值得做,见《一份 AI 试点怎样才算能进生产》。

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