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Shadow Field Note · 运维陪跑Semantic Drift / 语义漂移
月度运维陪跑：上线后的 AI 能力为什么会衰减
知识过期、模型变化、人员流动和业务调整，都会让上线后的 AI 能力慢慢失效。
Concept LensSemantic Drift / 语义漂移
业务口径、产品政策与客户问题每天都在变化；知识和 Agent 不更新，就会逐渐用旧语义处理新现场。
Evidence知识更新周期、失败样例修复时长、过期答案占比
运维陪跑现场：从哪里开始判断
知识过期、模型变化、人员流动和业务调整，都会让上线后的 AI 能力慢慢失效。
语义漂移缺失时，断点如何产生
上线时效果不错，一个月后知识没人更新，Agent 失败样例没人修，成本没人看。
核心概念：Semantic Drift / 语义漂移
业务口径、产品政策与客户问题每天都在变化；知识和 Agent 不更新，就会逐渐用旧语义处理新现场。
Semantic Drift 如何进入运行机制
Shadow 用月度报告、失败样例修复、知识库更新和成本监控维持系统活性。
验收证据：知识更新周期
AI 能力随着业务变化继续迭代，而不是变成无人维护的项目遗迹。 本阶段不追求一个漂亮演示，而以 知识更新周期、失败样例修复时长、过期答案占比 作为持续复盘的证据。
