FastGPT 与自托管：数据不出域时怎么选
FastGPT 是一款开源项目：开源的知识库问答与工作流编排平台。
当数据不能离开公司或个人设备时，就需要考虑自托管或开源路线。
先判断：它能不能自托管
它本身是开源项目，可以自托管：数据留在自己的机器上，但升级、安全补丁与故障排查都要团队自己承担。
决策要点
- 数据敏感级别：只有内部公开信息时，云端服务通常更省事。
- 团队是否有人负责运维和安全更新。
- 硬件投入：本地运行模型需要显卡或较大的内存。
- 效果差距：用自己的任务实测，不要只看榜单。
可以评估的开源方向包括：Browser Use、Activepieces、Google ADK。它们与 FastGPT 的能力并不完全等同，适合用来承接对数据要求最高的那部分任务。
用同一个任务做对比
发票与单据提取
输入：一批 PDF 发票或收据。
从这些单据中提取开票日期、金额、销售方名称和税号，输出为表格；任何字段识别置信度低时留空并标红，不要猜测。
交付前确认：低置信度字段留空。
自托管上线清单
- 固定版本号并记录配置。
- 只在内网暴露服务或加上认证。
- 设置日志与资源监控。
- 订阅仓库的版本发布与安全公告。
- 准备回滚方案。
延伸练习
线索整理流程
输入：每天从表单收到的客户咨询。
搭建一个流程：新表单提交后，AI 判断咨询类型（报价 / 售后 / 合作 / 其他），提取联系人和需求摘要写入表格，报价类自动通知销售群。分类不确定时标记为「待人工」。
交付前确认：不确定的情况进入人工。
竞品信息周报
准备材料：5 个竞品的公开网站或博客。
每周一自动抓取这些竞品页面的更新，让 AI 对比上周内容，输出「新增功能 / 价格页面变化 / 新发布文章」三段摘要，并附原始链接。
交付前确认：每条变化都附链接。
定时提醒与汇总
准备材料：团队群聊或任务看板。
每天下午 6 点汇总今日新增和逾期任务，按负责人分组发送提醒，周五额外输出一周完成情况。
检查点：提醒内容与看板一致。
常见问题：费用超出预期
给每次运行设上限，监控调用次数，先用小模型处理简单步骤。
常见问题：智能体陷入循环
设置最大步数和超时，关键步骤改为固定工作流。
常见问题：输出格式不稳定
要求结构化输出并做格式校验，不合格时重试。
概念补充：智能体（Agent）
由模型自主决定步骤和工具调用，灵活但需要更多护栏。
概念补充：触发器
启动流程的事件，如新邮件、定时、表单提交。
适合人群：软件工程师
软件工程师可以用 FastGPT 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。
适合人群：HR 与招聘
HR 与招聘可以用 FastGPT 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。
使用提醒
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 FastGPT 的数据处理条款，再决定能否使用。
所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。