AI 软件外包开发与传统软件外包最大的不同在于：交付物不仅是代码，还包括模型表现、数据处理能力和 AI 逻辑的鲁棒性。
在 2026 年，一个标准化的 AI 软件外包流程通常分为以下五个阶段：
第一阶段：需求澄清与可行性验证
外包方不应直接报价，而应先进行“技术探路”。
- 需求对齐：明确 AI 是要解决“生成问题”（如写文案）、“决策问题”（如预测销量）还是“交互问题”（如智能客服）。
- PoC (概念验证)：乙方通常会利用 1-2 周时间，基于你的部分真实数据进行小规模测试，验证选定的模型路径（如 RAG 或 Agent）是否真的能达到预期效果。
- 成本预估：除了开发费，双方需明确Token 消耗费由谁承担。
第二阶段：方案设计与数据合规
AI 应用的“底座”决定了天花板。
- 技术栈确认：确定基座模型（开源 Llama 3 还是闭源 GPT-4o）、向量数据库选型、以及是否需要本地化部署。
- 数据脱敏与交接：甲方提供业务数据，乙方进行清洗、标注和矢量化。在 2026 年，合规性审查是强制性的，需签订严格的数据安全协议。
- 智能体工作流 (Agent Workflow) 设计：绘制 AI 思考逻辑图，明确 AI 在什么情况下调用什么工具。
第三阶段：迭代式开发与模型调优
此阶段不再是闷头写代码，而是“边写逻辑边调模型”。
- 提示词工程 (Prompting)：乙方编写并优化系统提示词。
- 接口开发：前后端功能实现，将 AI 能力通过 API 接入 APP 或系统。
- 中间件建设：搭建缓存系统（减少重复 Token 消耗）、审核系统（防止 AI 说脏话或泄密）。
第四阶段：AI 专项评测
这是 AI 外包中最容易产生纠纷的环节。
- 建立评测集：双方共同确认一套“标准答案集”。
- 回归测试：确保修改了 Prompt A 之后，不会导致原本正常的 Prompt B 失效。
- 压力测试：测试高并发下 AI 的响应延迟（Latency）和并发上限。
第五阶段：交付、培训与运维
AI 软件的交付物比传统软件更复杂。
- 交付清单：包含源代码、提示词资产、知识库索引文件、模型权重（如果是微调模型）以及评测报告。
- Ops 移交：培训甲方人员如何更新知识库、如何监控 Token 用量。
- 维护期约定：由于模型会升级，Prompt 可能会“过期”，通常需要约定 3-6 个月的模型表现维护期。
💡 给您的避坑指南：
- 拒绝一口价，采用阶段性付费：尤其是 PoC 阶段必须独立，如果 PoC 效果不好，及时止损。
- 明确“幻觉”责任：在合同中界定 AI 允许的错误率。AI 不可能 100% 正确，强求 100% 会导致预算飙升。
- 提示词所有权：务必在合同中注明：所有优化后的 Prompt（提示词）属于甲方资产，否则后期更换外包公司会非常痛苦。
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