# AI架构

共 18 篇文章

AI架构验收清单方法论

从 POC 到生产：AI 项目的边界验收清单

AI 项目放生产的最后一道关：把前九章的承诺、度量、幻觉、降级、组织全部收成一张验收清单。逐条过线才能上线。

成长体系 · 2026-09-02 · 约 2 分钟

AI架构模型升级回归测试

模型换代与回归：边界不随升级漂移

换模型、改提示词、动检索，每一次变更都可能让边界悄悄漂移。讲一套「先回归、再灰度、后锁定」的升级纪律。

成长体系 · 2026-09-02 · 约 3 分钟

AI架构降级稳定性

降级与人工接管：AI 失效时系统怎么表现

AI 一定会失效：超时、答错、被滥用、供应商故障。边界体系要求系统在 AI 不行时依然体面——讲降级链与人工接管的设计。

成长体系 · 2026-09-02 · 约 3 分钟

AI架构链路追踪可观测性

AI 全链路追踪：每一步都看得见、可回放

AI 系统的「做了什么」必须有据可查：从请求、检索、工具到模型输出整条链路可回放。讲 trace 记什么、怎么排错、回放用来做什么。

成长体系 · 2026-09-02 · 约 2 分钟

幻觉 AI架构方法论

幻觉的系统化治理：防、拦、兜三层

幻觉是概率事件，不是能修好的 bug。把它当系统性风险治理：输入层防、生成层拦、输出层兜，三层配合才压得住。

成长体系 · 2026-09-02 · 约 3 分钟

AI架构效果度量评测

效果度量：证明「做了什么、有什么效果」

没有度量的 AI 功能，边界就是口号。讲评测集怎么建、四类指标怎么定、基线怎么设——把「做了什么」变成数据。

成长体系 · 2026-09-01 · 约 3 分钟

AI架构任务分流方法论

任务分流：什么交给 AI、什么必须代码或人工

AI 不是万能处理器，代码规则也不是。用可靠性、容错、责任三个维度给任务分类，回答「这个任务该谁干」。

成长体系 · 2026-08-31 · 约 3 分钟

AI架构能力声明方法论

把 AI 能力翻译成系统承诺：能力声明表

AI 功能上线前写一张能力声明表：承诺什么、不承诺什么、失败率目标、怎么验证。它让「边界」从口号变成可评审的文档。

成长体系 · 2026-08-30 · 约 3 分钟

AI架构能力边界方法论

AI 能做什么、不能做什么：能力边界总纲

AI 应用出问题的根源，九成不是模型不够强，是预期错位。先把能力按可靠性分层，建立边界管理的第一课。

成长体系 · 2026-08-28 · 约 3 分钟

端侧 LLM AI架构

端侧小模型：什么时候真的该把 AI 放到设备上

手机、PC、穿戴都在吹 NPU 和端侧大模型。端侧解决隐私、离线与延迟，但能力与迭代是硬伤。给出任务分流的判断方法。

AI 专题 · 2026-08-24 · 约 3 分钟

AI架构 LLM 安全

LLM 应用安全：提示注入不是段子，是生产事故

提示注入、工具越权、上下文数据外泄——LLM 应用的攻击面比传统 Web 大得多。给出攻击面地图与分层防护清单。

AI 专题 · 2026-08-12 · 约 3 分钟

AI架构技术方案开源

AI 应用分层架构参考蓝图：用开源组件拼出能上线的骨架

不管你做客服、知识库、陪伴还是游戏，AI 应用的生产骨架大致是同一张图。把每层用什么开源组件、什么时候该用托管 API 讲清楚。

AI 专题 · 2026-08-03 · 约 3 分钟