3. 适用场景识别：确定哪些Agent原型需要RICE评估、评估时机与触发条件

并非所有Agent原型都需要启动RICE评估。盲目评估会浪费评估资源、拖慢迭代节奏，而过晚评估又可能让低质量原型流入生产环境。本章建立一套场景-时机-触发条件三维筛选机制，帮助评估团队在正确的时间对正确的原型启动RICE评估。

3.1 适用场景

以下三类场景是RICE评估的强制覆盖范围，其余场景可按资源情况灵活选择。

3.2 前置条件

进行场景识别前，必须确认以下三项前置条件已就位。条件不满足时，暂不进入RICE评估，先补齐条件再重新判断。

• 原型定义文档完整：包含功能边界、输入输出规格、依赖组件清单、已知限制。
• 评估指标基线已建立：至少完成一次基线测试或历史数据采集，形成可对比的参照指标。
• 评估团队已就位：明确评估负责人、执行工程师、评审人，且评估工具/环境已准备。

3.3 操作步骤

场景识别分为六个子步骤，每一步的输出都将作为下一步的输入。下图的决策流程直观展示了从“原型出现”到“执行RICE评估”的完整路径。

对应的六步操作清单如下：

1. 收集原型基本信息 —— 获取原型定义文档、版本号、功能清单、最近一次评估记录（如有）。
2. 判断原型状态类型 —— 对照上表，确定属于“新上线”、“迭代”还是“异常触发”。
3. 检查前置条件 —— 逐项核对“原型定义文档”、“指标基线”、“团队就位”三个条件。
4. 匹配触发条件 —— 根据状态类型，找到对应的触发条件（如“首次部署前”、“核心功能变更”、“准确率下降>5%”）。
5. 确定评估优先级 —— 按 P0 / P1 标记，P0 必须立即启动评估，P1 可排入迭代计划。
6. 登记评估场景 —— 将识别结果写入《适用场景识别表》，进入评估队列。

3.4 输入输出物

3.5 责任边界

3.6 记录材料

每次场景识别必须填写《适用场景识别表》，该表将作为RICE评估的入口凭证。推荐使用以下JSON结构进行系统化登记：

{
  "scene_id": "SC-2025-03-001",
  "agent_name": "客服对话Agent v3.2",
  "scene_type": "B",
  "trigger_condition": "核心功能变更: 意图识别模型从BERT切换为GPT-4o",
  "priority": "P0",
  "prerequisite_check": {
    "doc_complete": true,
    "baseline_ready": true,
    "team_ready": true
  },
  "submitter": "zhang.san@company.com",
  "submitted_at": "2025-03-21T10:30:00+08:00",
  "approver": "li.si@company.com",
  "status": "approved"
}

同时保留以下纸质/在线记录备查：

• 触发条件检查清单（逐项勾选，确认满足对应场景的触发条件）。
• 场景识别会议纪要（当场景归属存疑时，记录讨论结论）。

3.7 异常处理

3.8 验收标准

场景识别工作完成后，由技术负责人进行验收，以下五项标准必须全部满足方可进入下一阶段：

• 场景分类准确：对照3.1节场景定义，所选类别与实际原型状态一致。
• 触发条件明确：在识别表中清晰记录具体的触发事件或指标阈值，不留模糊描述。
• 前置条件已闭合：三项前置条件全部勾选“是”，且有对应的文档/记录可查。
• 评估优先级已确定：P0/P1标记与场景严重程度匹配，无遗漏或降级。
• 记录已归档：适用场景识别表已提交至指定系统，触发通知书已发送给评估团队。