企业主的一天，从“选A还是选B”的决策开始——小到网站版块命名，大到产品定价策略，每一步都藏着风险。如今AI成了决策“助手”，但你有没有遇到过：AI推荐的方案和直觉相悖？AI说的“热门趋势”其实早过时了？AI夸的“用户喜欢”根本没人买？其实，AI不是“万能神谕”，它也会一本正经地“说谎”，而企业要做的，是先摸清它“必然犯错”的三大场景，再用工具把风险挡在门外。

场景一：模型信息“过时”，决策活在“旧世界”

AI的“认知”永远停在训练数据的截止日——比如ChatGPT截止2023年10月，Claude可能不知道2025年的新事件。如果你的企业用这样的AI做市场调研，比如给网站版块命名，它可能会推荐“Spotlight”（类似参考里的风投案例），但完全没考虑2024年后“可筛选列表”更符合搜索趋势。这时候，你需要的不是“更聪明的AI”，而是“能实时更新的工具”。

火猫网络在做网站开发或智能体工作流时，会主动帮你“打破”AI的信息壁垒：比如做一个投资机构的项目列表网站，我们会对接实时的行业新闻、搜索指数和用户行为数据，让AI工具能“看见”昨天刚发生的市场变化，避免给出“过时的命名建议”；做教育机构的课程推荐智能体，我们会设置定期更新的“知识库”，每周同步最新的考试政策，让AI不会推荐“已经取消的考试科目”。

场景二：AI“言行不一”，推荐脱离真实行为

你有没有遇到过：AI说“用户喜欢环保产品”，但实际上架后没人买？其实AI学的是“人们说的”，不是“人们做的”——就像参考里的研究，65%的人说会买可持续产品，但只有26%真的买，而AI的推荐更接近“说的”，不是“做的”。这对电商、零售企业来说，简直是“致命陷阱”——选了AI推荐的“热门款”，结果压了一堆库存。

火猫网络的智能体工作流开发，专门解决这个“言行不一”的问题：我们会选用更贴合真实用户行为的模型（比如Anthropic的Sonnet），比如做一个母婴小程序的商品推荐，我们的智能体不会只看用户问卷里的“注重安全”，而是结合历史购买记录（比如用户过去买过3次性价比高的纸尿裤），给出“安全+高性价比”的推荐策略；做餐饮品牌的会员体系，我们会用智能体模拟用户的实际到店行为，而不是只看用户“说的”“喜欢打折”，避免推出“用户说想要但实际不用”的优惠活动。

场景三：AI没“经验”，搞不定复杂权衡

AI擅长模式匹配，但搞不定“微妙的权衡”——比如参考里的定价策略：AI总推荐“基于价值的固定费率”，但实际71%的律师事务所用小时计费，因为固定费率扛不住项目的复杂性。如果你的企业听了AI的建议，可能会掉进“定价过高流失客户”的坑。

火猫网络的优势，就是“用经验校正AI”：我们的团队有多年的行业经验，比如帮营销机构做品牌定位网站时，客户想做“固定费率”的服务定价，我们会用智能体工作流模拟两种定价的实际效果——结合行业71%的小时计费案例，以及客户的历史项目复杂度，最终推荐“小时计费+固定套餐”的混合模式；做制造业的供应链管理智能体，我们会结合真实的供应链延迟案例，调整AI的“最优路径”建议，避免AI给出“脱离现实”的运输方案。

其实，AI的“谎言”不可怕，可怕的是“用错了AI”——火猫网络不是“卖AI工具的”，而是“帮企业用对AI的伙伴”。我们做的每一个网站、每一个小程序、每一个智能体工作流，都是为了让AI“贴合”你的真实业务：网站开发帮你整合实时数据，让AI“知道现在发生了什么”；小程序开发结合用户行为，让AI“懂用户真正要什么”；智能体工作流加入行业经验，让AI“会做复杂的选择”。

那位用Ask Rally的风投家，最后没选AI推荐的“Spotlight”版块，而是选了可筛选的“all”列表——因为他懂：AI是“助手”，不是“主人”。而火猫网络要做的，就是帮你成为“懂AI的主人”：当AI给出过时的建议，我们帮你更新数据；当AI推荐脱离真实行为，我们帮你校准模型；当AI搞不定复杂权衡，我们帮你加入经验。

最后，如果你正在被AI的“谎言”困扰，或者想让AI真正成为决策的“助力”，不妨找火猫网络聊聊——我们的业务包括网站开发、小程序开发、智能体工作流开发，从0到1帮你搭建“不踩坑”的AI决策系统。联系方式很简单：18665003093（徐），微信号同手机号，随时欢迎你来找我们“校正”AI的建议。