AI 工程体系的三个层次
#AI#engineering#system
在做一个复杂 AI 系统时，工程层面至少要分三层考虑： **基础设施层**：模型服务、推理优化、资源调度。关注的是性能、成本、可观测性。 **Agent 层**：任务分解、工具调用、memory 管理。关注的是任务完成率、错误恢复、上下文保持。 **应用层**：用户体验、反馈收集、持续优化。关注的是用户价值、迭代速度。 很多 AI 项目出问题，往往是因为把三层混在一起做，或者只关注某一层。
在做一个复杂 AI 系统时，工程层面至少要分三层考虑： **基础设施层**：模型服务、推理优化、资源调度。关注的是性能、成本、可观测性。 **Agent 层**：任务分解、工具调用、memory 管理。关注的是任务完成率、错误恢复、上下文保持。 **应用层**：用户体验、反馈收集、持续优化。关注的是用户价值、迭代速度。 很多 AI 项目出问题，往往是因为把三层混在一起做，或者只关注某一层。