砍掉AI项目并不代表技术不行，很多时候是落地场景没找对。

这种现象在公共部门很典型，往往是陷入了“为了用AI而用AI”的误区。对于咱们开发者或研究者来说，这其实是个反面教材，提醒我们在构建 AI Agent 或设计工作流时，必须优先解决具体的痛点，而不是堆砌技术栈。

如果要在类似环境下生存，我觉得实操中得注意这几点：

• 极小闭环验证： 不要上来就搞全流程自动化，先做一个能跑通的极小Demo，用具体数据证明它能省多少人力。
• 容错机制前置： 公共部门最怕出错，如果AI的幻觉问题没解决，项目被砍是早晚的事。
• 降低部署成本： 尽量选择轻量化部署，避免过度依赖昂贵的算力资源。

其实这种“大清洗”反而能让真正有价值的实战方案脱颖而出，毕竟泡沫挤掉之后，剩下的才是真正的生产力工具。