AI 就绪度审查：发布前的 7 项检查
一个可以运行的 AI Demo 并不等同于一个完成的产品。
Demo 证明模型在理想条件下可以工作。而产品必须在真实条件下工作。
真实用户会带来杂乱无章的输入。他们会重复使用工具。他们会推高成本。他们还要求快速响应。
要从 Demo 转向产品，你需要进行 AI 功能就绪度审查。
在发布之前，请执行以下七项检查：
- 定义任务 不要从模型开始，要从任务开始。AI 具体负责什么工作？任务是敏感的还是重复性的？摘要生成是低风险的，而定价建议则是高风险的。在选择智能模型之前，先定义好任务。
- 选择正确的模型路径 你并不需要为每一个请求都使用最强大的模型。利用路由（routing）来节省金钱和时间。 • 常规任务：使用快速、廉价的模型。 • 复杂任务：使用推理模型（reasoning model）。 • 敏感任务：路由至人工处理。 • 失败任务：使用回退路径（fallback path）。
- 衡量单次成功任务的成本 API 调用成本具有误导性。一个虽然便宜但频繁失败的调用实际上是很昂贵的。要计算获得成功结果的成本。这包括重试、修正和人工审核。请针对三个阶段进行规划：试点阶段、常规阶段和增长阶段。
- 设计你的提示词架构 使用提示词缓存（prompt caching）来降低延迟。为此，需要将稳定的上下文与变量输入分开。稳定内容包括产品规则和系统指令；变量内容包括用户数据。如果你的提示词每次都在变化，你就无法享受缓存带来的好处。
- 设计人工审核机制 审核不是安全网，而是工作流的一部分。决定何时必须由人工介入。 • AI 起草，人工审批。 • AI 分类，人工审核边缘案例（edge cases）。 • AI 建议，逻辑决策。 如果没有人负责审核环节，那么该功能就尚未就绪。
- 构建可靠的回退机制 模型会失效，请求会被拦截，成本会触及上限。你的产品必须优雅地处理这些时刻。不要显示模糊的错误信息或保持沉默。一个好的回退机制会提出澄清性问题，或者解释为什么请求无法完成。
- 设置严格的访问规则 定义 AI 可以读取什么、可以写入什么。明确它可以使用哪些工具，哪些数据是禁止访问的。这既适用于你的内部产品，也适用于你的外部网页内容。AI 绝不应拥有未定义的访问权限。
当你能解释清楚任务、成本、审核点以及回退行为时，AI 功能才算就绪。
最好的 AI 功能并非那些使用最华丽模型的，而是那些在现实生活中能够持续稳定运行的。
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