一、数据边界
系统会接触哪些数据？这些数据来自公开资料、企业内部文档、客户会话，还是用户上传？不同来源对应不同的授权、保存期限和风险。
在项目开始前，应明确哪些数据可以进入模型，哪些只能在企业内部处理，哪些必须脱敏，哪些不应收集。
二、权限边界
不是每个用户都应看到全部知识，也不是每个自动化任务都应拥有同样权限。企业需要按照角色、部门、项目和操作风险划分可见、可编辑、可执行和可导出的范围。
三、人工审核边界
AI 可以起草、归纳、分类和建议，但哪些结果可以自动发送，哪些必须由人确认，需要在产品层面写清楚。对外承诺、合同、政策、医疗、金融、个人信息和高风险决策尤其不应默认自动执行。
四、成本边界
模型调用、语音、存储、搜索、短信和第三方接口都会形成持续成本。系统需要定义单用户、单任务和单周期的额度、降级策略、异常告警和供应商切换路径。
五、失败与回退边界
真正进入生产环境的系统必须假设模型会回答错误、接口会超时、平台会变更、用户会误操作。日志、重试、人工接管、版本回滚、备份和停用开关不是附加功能，而是自动化能够被信任的前提。
结论
企业 AI 项目的起点不是“接哪个大模型”，而是先回答系统允许什么、禁止什么、谁来负责，以及出错后如何恢复。边界越清楚，技术选择越容易，后续迭代成本也越可控。
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