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Coinbase：审阅内部决策文档
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业务问题
据Coinbase技术博客文章介绍，Coinbase在重要决策中使用RAPID(Recommender, Agree, Perform, Input, Decider)框架，先收集各部门关键相关人员的意见，再由负责的Decider作出最终决定。RAPID文档包含建议方案及其依据、优缺点、风险与收益，以及该决定能否撤回，文档中列名的每个人都可以写下同意或反对意见并补充背景。该文章表示，公司希望在这一框架中加入AI，系统地找出未被发现的风险，减少认知偏差，并为最重要的决策提供透明、可审计的分析环节。
使用的技术与数据
据该文章介绍，Coinbase开发了补充RAPID框架的内部决策支持工具RAPID-D。RAPID-D不是由一个AI给出答案，而是由四个分工不同的智能体协作。第一个智能体只审阅RAPID文档，根据文档中的事实和论据给出基础建议。第二个智能体针对文档提出安全、市场影响、成本、用户体验、可扩展性等方面的关键问题，再用企业搜索工具在Coinbase内部知识中查找答案，给出反映组织背景的建议。第三个智能体针对最初的建议构建最有力的反对论点，找出弱点、未说明的假设和风险。最后一个智能体比较三方结果，向作为人的Decider提交附有推理依据和权衡说明的最终建议。根据原文的架构图，RAPID文档通过Document fetch API读取，最终结果以CB-GPT建议的形式输出。用户在会话中提出的意见，或相关人员之后在RAPID文档中留下的意见，会与原建议比较，并用于同一决策流程中的后续建议。
成果
据该文章介绍，Coinbase通过人工审核衡量准确率，把RAPID-D的每条最终建议与Coinbase的RAPID Decider在文档中记录的实际决定逐一比较。根据原文的准确率表格图片，Claude 3.7 Sonnet为86%，Gemini 2.5 pro为85%，GPT-4o为71%，公司因其在质量、稳定性和可靠性之间的平衡而选择了Claude 3.7 Sonnet。该文章说明，项目最初只用一个分析文档并展示推理的智能体，并手工收集领导层的早期反馈；当前版本加入了智能体之间的辩论和更深入的解释，对耗时较长的决策采用异步处理并向用户通报进展。该文章表示，这种分步骤的结构使整个决策过程透明、一致且可复现。
局限与待解问题
该文章没有公开准确率评估所用的决策文档数量、评估期间、使用RAPID-D的员工人数以及处理的决策数量。本次调查未能通过官方资料确认文章发布之后的运营状态。
来源
- Making Smarter Decisions, Faster with AI at Coinbasecoinbase.com, 查阅
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。