为什么这个判断重要
AI MVP 把最高风险限制在较小的数据、功能和环境范围内，用实际结果决定是否继续投入完整系统。
MVP 降低的是错误方向被放大的成本：先验证数据、模型、接口或设备条件，可以在架构和范围尚未全面展开前发现不成立的假设。
开发前需要确认的条件
- 只选择一个可判断的业务问题和成功条件
- 使用代表性小样本并记录数据限制
- 只接入验证闭环所需的最少接口或硬件
- 预先约定继续、调整和停止的判断门槛
实施与交付方式
MVP 应交付可运行原型、测试记录、风险结论和下一阶段建议，不追求完整界面、全部角色和长期运维功能。
验证结束后应能回答关键假设是否成立、差距来自哪里、补充条件是什么，以及完整开发的范围和估算是否需要调整。
验收边界
MVP 的结果只适用于约定样本和环境，不能自动外推到全量业务；验证代码是否复用也应根据质量和架构决定。