产品攒了一千多条用户反馈老板要按功能建议/bug/吐槽/好评分类统计。人肉一条条看看到眼瞎还容易标不一致。这种又多又重复、规则又明确的活正适合交给 Agent 批量跑。记一下我的批量处理思路。单条先调通再批量别一上来就跑一千条。先做好处理一条的逻辑搭一个分类 Agent把分类标准和几个示例写进设定拿几十条试确认它标得准、标得稳。我用讯飞星辰搭分类 Agent、发布成 API。单条调通后批量这步在我自己脚本里做读数据 → 逐条或并发调 API → 收集结果落表。for item in feedbacks: label call_agent(item.text) # 调分类 Agent save(item.id, label)批量要注意的控制并发 限速别一下打太猛把接口限流了加重试。断点续跑跑到一半挂了能接着跑别从头来一千条重跑很亏。结果要可核查让它顺带输出判断理由方便抽检它标得对不对。坑边界 case 会标飘既像 bug 又像吐槽的抽检时重点看这类必要时人工兜。成本要算一千条就是一千次调用跑之前估下花销简单分类用小模型就够。标准固化下来同一套标准跑比不同人人肉分类一致性还高。把批量打标这种体力活交给 Agent一下午跑完还统一。批量脚本限速续跑我放评论区了。你们处理批量数据都咋搞的