即使是规划最完善的AI项目，如果没有合适的人才支持，也难以成功。大多数早期智能体项目之所以停滞，是因为没人清楚各自的职责。
职责不清会导致项目进展缓慢、审批流程繁琐，以及项目推进时的混乱。
AI智能体不仅仅是一段软件代码。它处于业务目标、数据访问和用户体验的交汇点。这意味着它会涉及多个团队，每个团队都有不同的优先事项。如果缺乏协调，即使是简单的变更也可能成为阻碍。
在开始开发之前，先明确将推动智能体落地并持续运作的团队。至少需要以下四个关键角色：
- 领域专家：了解智能体将要处理的实际业务任务的人。
- 项目经理：负责跟踪进度、截止日期，并协调各团队工作的人员。
- 技术实施者：通常是前端或全栈开发人员，能够将智能体集成到你的系统中。
- AI专家：熟悉如何设计提示词、管理模型并排查大语言模型行为的人。
你不需要机器学习博士或庞大的研究团队。你真正需要的是了解自己负责部分并能高效协作的成员。
在Terminal Roast，Taryn负责组织团队。她知道智能体会涉及到业务的多个环节，因此召集所有相关人员进行简短的规划会议。
首席咖啡师Adrian成为领域专家。他提供了客户如何描述咖啡口味的真实案例，以及哪些反馈最有价值。
技术负责人Gideon负责网站的技术搭建和集成管理。
会计Ross则会在后期跟踪项目带来的价值与运营成本的对比。
Taryn确保团队步调一致，并保证项目始终服务于明确的业务目标。
通过在项目初期让所有人聚在一起，团队避免了后期常见的交接问题。这个步骤看似是项目管理的基础，但对于AI项目来说尤为重要。与传统系统不同，智能体的行为会随着数据或提示词的变化而变化。这种灵活性很有价值，但也带来了新的风险。如果没有人负责监管，这些风险就会变成代价高昂的意外。
在项目开始前明确职责分工，可以确保生命周期的每个环节都有明确负责人：谁负责训练模型，谁负责性能监控，谁批准语气、策略或数据源的更新。
这种清晰的分工让项目顺利推进，避免了智能体准备上线时的延误。
组建团队时，重点关注两个问题：
- 谁真正理解智能体要解决的核心问题？
- 谁有技术权限和能力来实现它？
你可以根据需要引入顾问、代理机构或供应商，但这两个核心职责必须由内部成员承担。这样既能保证你对项目的掌控，也能在需要时借助外部专业力量。提前建立这种结构的团队，更有可能顺利进入生产阶段，因为他们清楚在需要决策时该找谁。
Terminal Roast的项目之所以顺利，是因为每个环节都有明确负责人。
领域专家定义了“优秀”的标准。
技术负责人确保智能体能够实现这些标准。
项目经理将这些努力与实际业务成果相连接。大多数失败的试点项目都没有明确这种结构。很多团队试图先行动后补救，但AI项目对职责不清的容忍度极低。一个小而高效的团队，远胜于庞大但松散的团队。
行动：列出你智能体项目中需要参与的关键人员。
在开发开始前，明确分配业务目标、技术实现和持续监管的责任。
