一千条用户反馈要打标分类，我没人肉，让 Agent 批量跑完了

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？