AI 功能进入维护期

AI 功能最容易被低估的部分，不是第一次上线，而是上线之后的维护。模型会更新，用户的输入会变化，外部数据会过期，原本看起来稳定的提示词也可能在某一天突然失效。一个能演示的功能，和一个能长期运行的功能，中间隔着完整的评估、监控和回滚体系。

以前做普通功能时，测试往往关注确定的输入和确定的输出。AI 功能很难完全这样测试，所以更需要定义可接受的范围：哪些回答必须准确，哪些场景可以交给用户判断，哪些内容一旦出现就应该直接拒答。没有边界的“变聪明”，最后通常会变成无法解释的线上问题。

我现在会把 AI 功能看成一条需要持续照看的生产线，而不是一个装上就结束的组件。日志要能还原上下文，反馈要能回到评估集，模型变化要有灰度和比较，重要操作还要保留人工确认。把这些基础工作做扎实，功能才有机会从新鲜感变成可靠性。

2026 年 7 月 再看这个方向，我觉得 AI 产品的竞争会越来越像传统软件竞争：比的不是谁第一次展示得更惊艳，而是谁能在半年之后仍然稳定、可控、值得信任。