管理场景题：老板要求所有数据需求都先让 Agent 试一遍，结果效率反而下降了，你怎么办？
场景：公司上线了一个数据 Agent。老板很重视，要求「所有取数和开发需求，必须先让 Agent 试一遍，Agent 做不了再人工处理」。一个月后，你发现团队的需求交付时间反而变长了：很多需求 Agent 试了半天做不对，同学们要先看 Agent 的结果、判断对不对、再自己重做；简单的需求 Agent 做得还行，但验证它的结果也要花时间。
问题：你怎么处理？怎么和老板沟通？
面试怎么回答
我会先用数据说话：按需求类型统计 Agent 一次做对、需要修改和不可用的比例，对比推行前后每类需求的平均耗时，很可能结论是简单标准化的需求明显提效，复杂需求的尝试和验证变成了额外成本。然后按场景分流：适合的直接交给 Agent 人工抽检，不适合的直接人工做，中间地带用 Agent 出初稿。同时把 Agent 失败的案例整理出来，补齐口径、元数据和语义层，逐步扩大它的覆盖范围。和老板沟通时肯定方向，用分场景的数据说明效果，提出分流和能力提升计划，并每月汇报 Agent 处理的比例和效率变化，让老板的目标不被否定、只是执行方式更合理。
先把这段讲顺；面试官追问时，再展开下面的原理和细节。
详细讲解
先用数据说话
不要凭感觉说「Agent 没用」，先把情况量化：
- 按需求类型统计：Agent 一次做对的比例、需要修改的比例、完全不可用的比例；
- 每类需求的平均耗时：推行前、推行后（包括 Agent 尝试 + 人工验证 + 返工）；
- 找出 Agent 有效的场景和无效的场景。
很可能的结论是：简单、标准化的需求（单指标查询、常规报表的取数），Agent 有明显提效；复杂需求（多表关联、口径特殊、需要业务判断），Agent 的尝试变成了额外的成本。
调整策略：按场景分流
- 适合 Agent 的需求：直接交给 Agent，人工只做抽检或结果确认；
- 不适合的需求：直接人工处理，不强制先试；
- 中间地带：Agent 生成初稿，人工在此基础上修改，前提是修改比重写更快；
- 分流的规则可以通过需求模板自动判断，或者由接需求的同学快速判断。
同时提升 Agent 的能力
效率低的原因往往不在 Agent 本身，而在数据基础：
- Agent 做不对，是因为口径没有沉淀、元数据不完整、没有语义层；
- 把 Agent 失败的案例整理出来，补齐对应的口径和元数据；
- 随着能力提升，逐步扩大 Agent 处理的范围。
和老板沟通
- 肯定方向：用 Agent 提效的方向是对的，团队支持；
- 呈现数据：按需求类型展示效果，哪些场景提效了多少，哪些场景反而降低了多少；
- 提出调整：按场景分流，并给出提升 Agent 能力的计划（补齐口径、元数据），以及预期的覆盖范围变化；
- 定期汇报：每月汇报 Agent 处理的需求比例和效率变化，让老板看到持续的进展。
这样老板的目标（用 AI 提效）没有被否定，只是执行方式更合理了。