客户看到 AI 助手的调用量持续增长，准备扩大部署，但你发现很多会话并没有完成实际业务任务。作为 FDE，你会怎样验证真实价值并给出扩展建议？
考察说明
考查业务价值验证、端到端度量和客户扩展决策能力。
回答思路
- 先与客户定义什么算一次完成的业务任务，例如工单解决、材料提交或订单处理，并记录上线前人工流程的时长、返工和升级基线。
- 把模型调用、工具执行、人工修改和最终业务状态通过可审计标识关联起来，同时遵循最小化原则，不为度量额外收集无关敏感数据。
- 按用户角色、任务类型和流程阶段区分完成、放弃、转人工与错误执行，确认高调用量来自重复重试、探索使用还是真实任务增长。
- 抽样回放未完成任务，结合一线观察判断阻力来自模型质量、系统集成、权限、等待时间，还是 AI 输出没有进入后续工作流。
- 与业务负责人选择可比团队或分阶段流量验证处理时长、任务完成、返工、用户满意度和单位成功成本，并同时监控高风险失败。
- 只有业务效果、可靠性和支持成本达到约定门槛才扩大部署；若价值只存在于窄场景，应收窄范围或改造工作流，而不是按调用量扩容。