先限定助手负责的任务
AI接口限流时，批量任务如何继续？建议先控制并发。本题围绕大量资料处理，主要要防止立即反复重试加重阻塞。把允许自动完成的结果与必须交人工的情况分开，才能判断助手有没有越过任务边界；生成了答案、建议或文本，不等于真实业务已经正确完成。
业务自动化需要处理排队、失败、资源限制和人工接管。看板显示正在处理，应对应真实任务状态和可以查询的执行记录。
建立能核对的输入与输出
准备限流响应、队列和重试次数作为对照，样本既要包括常见情况，也要包含“一批文件触发限额后全部卡住”这类容易出错的输入。保留脱敏原文或原记录、助手输出和最终处理结果，标明哪部分是提取事实、哪部分是建议。这样纠错时不必凭印象判断，也能知道错误来自资料、理解还是实际执行。
记录任务编号、输入版本、执行结果和重试次数；设置暂停与恢复路径，用小批量确认稳定后再扩大处理量。
把处理规则落到三个动作
第一步，控制并发，不确定的信息先显式保留。第二步，按服务规则退避，让处理结果能够与限流响应、队列和重试次数对照。第三步，保留失败项，确认最终符合“任务有序恢复且不丢样本”。若某个步骤依赖外部系统，应显示真实等待或失败状态，并保存关联编号；不能为让流程看起来顺畅而提前宣布成功。
用一个失败例子检验边界
保留每个样本的状态及重试次数。限流时降低请求压力，不能把失败文件直接从待处理清单丢掉。
例如：一批文件触发限额后全部卡住。先写出人工处理该样本时会依据什么证据，再比较自动化结果。发现差异时，保留原样本并纠正具体规则，而不是只让助手重新生成一次更像正确答案的文本。将该样本加入下一版本的检查，才能判断修正是否稳定。
自动化停止时要能回到人工工作方式。业务不能因为模型或外部服务故障就把未确认结果标为已完成。
试用达到什么条件再扩大
本题的验收结果是任务有序恢复且不丢样本。统计错误要区分漏处理、错处理和不该执行却执行，不能把它们混成一个好看的成功率。由实际使用岗位核对样本，并记录需要人工接管的情况。只有证据表明大量资料处理的约定任务可稳定完成，才考虑扩大数量或自动执行范围；模型、资料或连接方式变化后应重新检查。
执行与验收清单
- 明确大量资料处理的正确结果：任务有序恢复且不丢样本。
- 准备并脱敏核对资料：限流响应、队列和重试次数。
- 执行控制并发，保留对应结果。
- 完成按服务规则退避与保留失败项，核对实际产物。
- 使用“一批文件触发限额后全部卡住”复查问题，并记录未解决事项。