AI 研发从 Demo 到生产环境差了什么

很多 AI 功能在 Demo 阶段表现很好，但上线后问题会集中出现：

• 调用成本突然失控
• 线上错误难定位
• Prompt 改动没有回归机制
• 模型切换导致结果不稳定

从 Demo 到生产的补齐项

1. 可观测性：请求链路、错误码、延迟、成本
2. 评测集：固定样本回归，避免“改一点坏一片”
3. 策略层：模型路由、降级、熔断和重试
4. 权限和配额：避免资源滥用
5. 发布流程：灰度、回滚和告警

结论

AI 研发真正的门槛是工程化。
没有工程化，Demo 很快；有工程化，产品才能稳定增长。