AI 智能体产品：到底该先把「确定性」做满，还是先把「场景」铺广？

先说背景，免得大家各说各话。

我做了 5 年技术产品，近两年大部分精力花在 AI 智能体（Agent）类产品上。团队内部吵得最凶的一个决策，不是「用哪家模型」，而是下面这个：到底是把少数几个场景做到 90 分以上（高确定性），还是先把 20 个场景都铺到 70 分左右（广覆盖）？

举个我们真实的数字：

• 方案 A（深）：只做「读数据→生成周报」这一条链路，反复打磨，目标是 10 次里 9 次不用人工返工；
• 方案 B（广）：一口气接 12 类任务（写文档、查库、排期、发邮件……），每个都能跑通，但 10 次里大概 3 次要人兜底。

上线后我观察到两个反直觉的现象：

1. 用户对「广」方案的流失点，几乎全在「它偶尔答错」上，而不是「它不会做」上——哪怕 70 分覆盖了 12 个场景，用户记住的是那 3 次翻车；
2. 但「深」方案虽然口碑好，却经常被一句「你们能不能也帮我顺便做 X」问崩，因为场景太窄，用户感知不到「这是个产品」，更像「一个脚本」。

所以我觉得核心分歧不在技术，而在你信不信「信任是靠一致性攒出来的」。我的倾向是：冷启动阶段选深——先在一个高频、可验证、出错代价低的场景把成功率顶到 90%+，让用户建立「这东西靠谱」的心智，再用这个信任去横向扩场景；理由是 Agent 产品最贵的是「用户愿意把任务交给你」，而信任一旦塌了很难重建。

但我也知道很多团队是反过来的：他们场景本身高度碎片化、单场景量太小，不铺广活不下去。

想请大家聊两件事：

1. 你们做（或用）Agent 产品时，是「先深后广」还是「先广后深」？触发你们这个选择的具体场景/数字是什么？
2. 有没有一个你亲眼看到的「因为选错方向而翻车/翻盘」的例子？最好能带点数据（留存、返工率、NPS 都行）。

欢迎来拍砖，我先把我的判断放这儿当靶子。