大多数 AI 项目在模型选定前就失败了。
团队从模型开始。然后试图围绕它包装工作流。这个顺序就是问题所在。
真正的生产级 AI 系统是工作流优先。模型只是其中的一层。
先回答这 7 个问题
如果无法用 plain language 回答这些问题，模型救不了你：
- Input — 什么触发工作流？
- Context — AI 需要什么信息？
- Decision — AI 应该分类、总结、提取还是生成？
- Tool / Action — 它接触什么系统？
- Validation — 结果如何检查？
- Human Approval — 哪里需要人工判断？
- Output — 成功是什么样子？
生产级 AI 工作流的 8 层
A. Trigger Layer（触发层）
工作如何开始。用户查询、邮件、工单、上传文件、会议记录。
B. Context Assembly Layer（上下文组装层）
收集正确的输入。文档、政策、CRM、数据库、历史记录、向量搜索、示例。
C. AI / Decision Layer（AI/决策层）
解释、推理和生成。分类、总结、路由、起草、提取。
D. Tool Orchestration Layer（工具编排层）
通过连接的系统采取行动。GitHub、Slack、Postgres、API、邮件、日历、工单系统。
E. Validation & Guardrails（验证与护栏）
行动前检查。模式验证、政策检查、置信度阈值、来源检查、引用、测试、验证。
F. Human-in-the-Loop（人工介入）
在风险高的地方添加审批。法律、财务、外部沟通、安全、影响客户的行动。
G. Output & Action Layer（输出与行动层）
定义工作流产生什么。草稿邮件、更新工单、报告、警报、代码变更、仪表板更新。
H. Feedback & Improvement Layer（反馈与改进层）
关闭循环。日志、用户反馈、评估、提示更新、记忆更新。
每层有职责。跳过一层，系统在生产环境中开始崩溃。
什么让它生产级就绪？
- 清晰输入 — 定义触发器和所需数据
- 可靠上下文 — 引入正确的文档、历史和业务规则
- 行动边界 — 限制 AI 可以接触的工具和系统
- 验证 — 验证结构、准确性和政策合规性
- 人工监督 — 在存在业务风险的地方添加审批
- 持续改进 — 从日志、评估和反馈中学习
核心原则
AI 应该在 workflow 内部运行，不是外部。
每个行动需要：上下文。验证。问责。
生产级 AI = 推理 + 工具 + 控制 + 审查
不要从模型开始。从工作流开始。