来源：Evidently AI 博客 ｜ 原文：AI risk: 10 pitfalls to avoid when building AI products
Evidently AI 把"造 AI 产品"过程中最容易踩的十个坑拆开讲，从数据漂移、评估缺失到过度依赖模型自信度，逐条给了缓解办法，并强调建立"持续化 AI 测试工作流"的方法论。文章里一个观点很扎心：很多团队把"模型上线"当成终点，其实那才是风险的起点。
为什么值得读：它不是空谈风险，而是给了一套可操作的 checklist——比如"别拿模型的自我打分当真理""上线后要有监控和回滚"。对刚把 AI 塞进产品的团队，这十个坑基本覆盖了 80% 的翻车现场。
适配人群：AI 产品经理、算法工程师、以及任何准备把模型从 demo 推到生产的负责人。哪怕你只做内部小工具，这篇也能帮你少交学费。
编辑补充：文中"持续评估"的思路，和我们之前写过的 Claude Code 企业版（权限+审计）异曲同工——都是把"可控"当产品能力。想搭评估体系，可结合本站收录的各类 Agent 与评测工具一起看。
文末附的那张"风险—缓解"对照表，建议直接截图当团队检查清单，每次发版前过一遍，比事后救火省心太多。