从零搭建AI工程：完整路线与避坑指南

从零开始搭建AI工程：我的完整路线与避坑记录

这个标题“ai-engineering-from-scratch”其实藏着两个关键词：一个是“AI”，一个是“engineering”。很多人一看到AI就想到模型、算力、算法，但真正在项目里跑过一轮之后你会发现，AI工程的难点从来不在“训练出一个模型”，而在于怎么把模型能力稳定、可靠、可维护地嵌进真实业务里。这篇内容我打算把自己从零起步做AI工程的经验完整拆开，从环境搭建、Prompt工程、Agent开发到质量保障和问题排查，全部走一遍，适合刚入行想系统学习AI开发的读者，也适合已经在调API但总觉得差点工程感的同学。看完之后你至少能建立起一套自己的AI工程框架，而不是今天调个接口明天拼个提示词。

1. AI工程的整体设计与思路拆解

1.1 从“会调API”到“会做工程”的认知跨越

刚接触AI开发的时候，大多数人的路径是从调用大模型API开始的——写个Prompt，调接口，拿到回复，觉得“哇，AI好厉害”。但真正进入工程阶段，你会发现这条链路远没有想象中那么简单。一个完整AI工程至少要包含需求拆解、数据准备、模型选型、Prompt设计、结果校验、异常兜底、成本控制、效果评估这八个环节，而且每个环节之间是相互耦合的。

我用一个生活化的例子来解释：把AI工程想象成开一家餐厅。大模型API就像你请来的主厨，能力很强但脾气不定；Prompt是你的菜单设计，直接影响主厨发挥；数据是食材，品质决定了菜品上限；评测和监控是食品安全检查，没它你不敢开业。很多人只盯着“请到好主厨”这一件事，结果菜单乱写、食材随意、没有品控，开业就翻车。AI工程的核心，就是用流程和规范把“不稳定的智能”变成“相对稳定的服务”。

从零开始的第一个关键决策，就是明确你要做的是“应用型AI工程”还是“基础模型研发”。绝大多数业务场景属于前者——基于现成大模型（比如通过API调用或本地部署开源模型）构建具体应用。这意味着你的核心竞争力不在模型参数，而在工程化能力：怎么设计Prompt、怎么编排Agent流程、怎么评估效果、怎么控制延迟和成本。对初学者来说，这条路也是性价比最高的起点。认清这个边界，后面所有的工作才不会做偏。

1.2 为什么“from scratch”不等于“不用任何现成工具”

这里要澄清一个常见误解。“From scratch”在AI工程语境里指的是“从零建立起完整的工程体系”，而不是“从零开始训练一个模型”。我见过不少人一听到from scratch就直接去研究Transformer源码、准备自己训练大模型，结果半年过去还在调参，业务一个没落地。真实的AI工程开发者，绝大多数工作是在“系统地组装和优化现有AI能力”，而不是“从第一性原理重写AI”。

我自己的实践路径是分层的。底层是模型层，直接选用靠谱的开源模型或商用API；中间是框架层，用LangChain、LlamaIndex这类工具把模型封装成可复用的能力模块；顶层是业务层，针对具体场景设计和优化Prompt、编排流程。每一层只关注自己的职责边界。这样做的好处是，每一层出问题时可以快速定位、独立替换，而不是牵一发动全身。

1.3 工程思维的核心：把不确定性当成系统设计的一部分

大模型应用和传统软件开发有一个本质区别——传统代码的行为是可预期的，模型输出是不可预期的。一个普通的函数调用，输入相同、输出一定相同；但你给模型同一个Prompt问十次，可能得到十种不同的回答。这种不确定性不是Bug，而是模型的固有属性。工程化的关键，不是消除不确定性——这不可能也不必要——而是把不确定性纳入系统设计，确保在模型偶尔“答非所问”的时候，整个系统依然能稳定运行。

所以我在设计AI系统时，默认假设模型一定会出错，然后在外面套上“校验层”和“兜底层”。校验层负责判断模型输出是否符合预期格式和内容要求，兜底层负责在校验不通过时进行重试、降级或人工介入。这个思路贯穿整个工程体系，后面讲到的所有实操内容，其实都是围绕“怎么管理不确定性”展开的。

2. 从零起步的环境搭建与基础技术栈

2.1 Python环境与项目结构的最佳实践

AI工程开发绕不开Python，但这不意味着你要成为一个Python专家才能动手。对初学者来说，关键是先把环境管理这件事做对，后面能省掉大量麻烦。我强烈建议从第一步就使用uv或conda管理Python环境，而不是直接往系统Python里装包。

以我自己现在常用的方式为例，用uv初始化项目：

uv venv .venv source .venv/bin/activate uv pip install openai langchain python-dotenv pytest

这里面有个容易被忽视的细节：所有密钥和敏感配置一律走环境变量或.env文件，绝不硬编码在代码里。我见过太多人把API Key直接写在Python文件里传到Git仓库，然后被爬虫扫走，账单直接爆掉。用python-dotenv统一管理，配合.gitignore排除环境文件，是AI工程最基本的安全底线。

项目结构方面，我会在一开始就按功能模块分目录，而不是所有代码堆在一个文件里：

project/ ├── app.py # 入口文件 ├── core/ # 核心业务逻辑 │ ├── engine.py # 模型调用封装 │ ├── prompts.py # 全部Prompt集中管理 │ └── validators.py # 输出校验逻辑 ├── api/ # API服务层 ├── tests/ # 测试用例 ├── config/ # 配置文件 └── .env # 环境变量（不入库）

这样的结构看起来简单，但它解决了一个真实痛点：Prompt集中管理。当你的系统里有几十上百个Prompt时，散落在代码各处的Prompt会变成灾难——改一个措辞要全局搜索，而且很容易漏改。集中管理之后，你可以统一做版本迭代、A/B测试，甚至做一个简单的Prompt配置中心。

2.2 大模型API的接入与封装踩坑指南

接入大模型API是第一个会让你踩坑的点。市面上主流的模型服务商，接口格式各不相同，返回结构也有差异。我建议不要直接在业务代码里调用API，而是封装一层统一的模型接口层，把不同服务商的差异挡在外面。

最基本的封装逻辑是这样：

from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key=os.getenv("API_KEY"), base_url=os.getenv("BASE_URL")) def chat(model: str, messages: list, temperature: float = 0.7): try: response = client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, temperature=temperature, timeout=30 ) return response.choices[0].message.content except Exception as e: # 统一异常处理，记录日志 logger.error(f"模型调用失败: {e}") raise

这段代码里有几个细节值得注意。第一，timeout参数一定要显式设置，否则默认超时可能长达几分钟，你的接口响应就会被拖垮。第二，temperature是一种“随机性旋钮”，值越高回答越发散，越低越稳定。做分类、抽取这类对准确性要求高的任务，我一般设0到0.3；做创意写作、头脑风暴，可以拉到0.7甚至更高。这个参数后面会反复提到。

还有一点，务必在正式环境做好重试机制。模型服务商在高峰期经常出现瞬时错误，简单的指数退避重试就能大幅提升成功率。我用的是tenacity库，三行代码搞定：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(min=1, max=10)) def chat_with_retry(model, messages): return chat(model, messages)

2.3 模型选型：一个被反复低估的决策

模型选型是整个AI工程里ROI最高的决策之一，但很多人对它不够重视。选错了模型，后面所有环节都在给这个错误买单。我自己总结了一套比较实用的选型框架：

先看任务类型。如果是简单分类、信息抽取、实体识别这类结构化任务，中小尺寸模型（比如7B~14B级别的开源模型）往往就够了，用大模型属于浪费。如果是复杂推理、长文本生成、角色扮演类任务，才需要考虑70B级别以上的模型或顶级商用API。

再看成本结构。有些模型看似便宜，但需要多次重试才能得到理想结果，综合成本反而更高。我习惯做“有效成本”测算：单次调用成本除以一次成功所需平均调用次数，才是真实的单任务成本。

最后看数据隐私要求。业务数据能不能出内网？如果能，用商用API是最省事的；如果不能，必须在私有环境部署开源模型。这里我特别提醒一句：不要在Prompt里塞未经脱敏的敏感信息，哪怕用了商用API也不行。

3. Prompt Engineering：从“问对问题”到“系统化设计”

3.1 为什么Prompt是整个AI工程最关键的杠杆

如果说模型是引擎，那Prompt就是方向盘。同一台引擎，方向盘打得不同，跑出来的路线天差地别。我见过不少团队，模型选了最好的、算力砸了最多的，结果输出质量一塌糊涂，最后排查半天发现是Prompt写得一塌糊涂。

Prompt Engineering（提示工程）本质上是一种“面向语言模型的编程范式”。它的核心命题是：如何用自然语言把任务需求完整、清晰、可执行地传达给模型。你写的每一句话，都在影响模型对任务的理解。而模型的理解偏差，会直接传导到最终的业务结果上。

我自己的实践体会是，Prompt Engineering可以分为三个层次，大多数人停留在第一层，止步于第二层，做到第三层的人极少：

• 第一层：会写指令——告诉模型“你要做什么”，能应付简单任务
• 第二层：会设框架——把角色、任务、限制条件、示例、输出格式全部结构化，解决复杂任务
• 第三层：会做迭代——把Prompt当作代码来管理、测试、版本化，与评测体系联动，持续优化

这个认知对我帮助很大，分享出来。下面展开说说第二层和第三层具体怎么做。

3.2 构建结构化Prompt：角色、任务、限制与示例四要素

很多人写Prompt就是一句话：“帮我写个周报”。这种Prompt不是不能用，而是结果极不稳定。模型没有上下文，不知道你是谁、工作是什么、周报要写给谁看。与之相比，一个经过设计的结构化Prompt，会把所有决策上下文显式声明，大幅压缩模型的猜测空间。

我常用的Prompt模板包含四个部分：

你是一名[角色]，需要帮助用户完成[任务描述]。 具体要求： 1. [限制条件一：输出语言/风格/字数等] 2. [限制条件二：禁止事项/处理边界] 3. [输出格式：JSON/列表/Markdown等] 参考示例： 输入：XXX 输出：XXX

这里每个部分都有存在的原因。角色设定给模型一个“立场”，让它按特定视角输出；任务描述用动词开头，明确“做什么”；限制条件是为了约束模型的发挥自由，防止跑偏；示例（Few-shot）则是“锚定输出格式”最有效的手段——给两到三组输入输出对，模型基本就能跟着范例走。

举个例子，我要做一个“技术文档摘要提炼”的功能，结构化Prompt可以这样写：

你是一名资深技术编辑，请阅读下面的技术文档并生成结构化摘要。 要求： - 用中文输出，不超过200字 - 以列表形式输出：背景、核心内容、结论 - 不添加原文没有的信息 - 技术术语保留英文原词 文档： {{document_content}}

看起来平平无奇，但实际效果对比过就知道，加了这四个要素之后，输出的稳定性和格式可解析性会有一个质的提升。特别是输出格式明确为结构化数据后，下游的解析和校验会轻松很多。

3.3 从提示词到“提示词系统”：版本管理与评测闭环

把Prompt当成“代码”来管理，是Prompt Engineering从入门到进阶的分水岭。

我经历过一次惨痛教训：项目上线后，同事觉得某个Prompt效果不好，随手改了一句措辞，结果整个下游输出格式全部变化，解析程序崩溃，线上服务挂了整整两个小时。从那以后，我强制要求项目里的所有Prompt必须遵循三个规范：

统一存储为可版本化的文本文件，而不是散落在代码里。我把每个业务场景的Prompt单独存到一个.md或.txt文件里，文件名带版本号，比如summary_prompt_v3.txt。代码运行时从文件加载Prompt，改Prompt不是改代码，可以走独立的审批与发布流程。

每次修改必须记录变更内容和原因。不是写那种“优化了一下”的废话记录，而是具体到“修改了角色设定，从技术编辑改为产品经理”“增加了字数限制”“调整了示例输入的行业属性”。有了变更记录，才能回溯和撤销。

建立Prompt效果评测集。准备一个固定的测试用例集（比如50个典型输入），每次改了Prompt之后，跑一遍评测集，看输出质量评分是高是低。没有评测集就谈不上优化，因为你根本不知道改动是变好了还是变差了。我自己用的是一个很轻量的方式：用GPT-4给输出按多个维度打分，和旧版做对比。这其实就是后面讲到的LLM-as-a-Judge（用大模型当裁判）的雏形。

4. AI Agent与多模型协同：构建真正的“AI工程系统”

4.1 从“单次问答”到“自主完成任务”的范式跃迁

纯粹的问答式调用——用户提问，模型回答——是最简单的AI应用形态，但它的能力天花板很低。真正体现AI工程价值的，是构建AI Agent（智能体）：让模型不只是“回答”，而是能够规划步骤、调用工具、获取信息、验证结果，像一个独立的执行者那样去完成多步任务。

举一个我实际做过的场景。用户提一句“帮我调研一下这篇论文的核心创新点并对比现有方法”。如果只是问答式调用，模型只能凭训练数据里的知识泛泛而谈，很容易编造不存在的引用。但如果是一个Agent，它的执行链路会变成：

1. 先把论文文本加载进来
2. 提取关键信息（标题、方法、实验结果）
3. 调用联网搜索或知识库检索，查找相关对比方法
4. 综合信息生成对比分析报告
5. 校验引用来源是否真实存在

每一步都是一次模型调用，但Agent通过循环和工具调用把它们编排成了一个完整的任务流。用户得到的不是一次“猜测”，而是一个经过多步验证的综合结论。

我第一次感受到Agent的威力，是在做一个资料整理项目的时候——任务涉及十几个网页的逐页信息抽取与汇总。如果靠手工写脚本，需要处理各种页面结构差异，费时费力；但如果让Agent自动决定“先打开哪些页面、提取什么字段、怎么合并冲突信息”，整个任务的编码量大幅降低，而且面对页面微调时韧性更强。

4.2 Agent的核心架构：规划、工具、记忆与循环

虽然Agent的概念听起来很科幻，但拆开来看，一个可落地的Agent系统其实由四个核心模块构成：

规划器（Planner）：负责将任务拆解为多个步骤。它接收用户的目标，输出一个“待办清单”。比如“写一篇产品评测文章”可以拆成“查找产品参数”“查找用户评价”“对比竞品”“撰写初稿”“润色修改”五个步骤。规划结果的表现形式，通常是一组结构化动作序列。

工具层（Tools）：Agent不是闭门造车，它需要外部能力——搜索引擎、数据库查询、代码执行器、文件读写、API调用等。每个工具在Agent系统中注册为“一个函数+一段功能描述”，模型根据描述决定何时调用哪个工具。这里的设计核心是工具的接口简洁、描述准确，因为工具描述本身相当于Agent的“说明书”，写得不够清楚，Agent就不会用。

记忆模块（Memory）：Agent需要“记住”对话历史和中间结果。最简单的实现是把完整上下文都塞进模型的输入窗口，但上下文一长，成本和延迟都会飙升。工程上通常需要分层记忆：短期记忆（当前任务的中间结果）、长期记忆（用户的历史偏好、跨任务的背景知识）。

执行循环（Loop）：Agent本质上是一个不断循环的“思考-行动-观察”过程。模型思考下一步做什么，执行工具调用，拿到工具结果之后再次思考，直到任务完成为止。循环需要一个终止条件，常见的是“步骤数达到上限”或“模型判定任务已完成”。

我用一个简化版伪代码来说明这个架构怎么落地：

class SimpleAgent: def __init__(self, tools, max_steps=5): self.tools = {tool.name: tool for tool in tools} self.max_steps = max_steps def run(self, task): messages = [{"role": "user", "content": task}] for step in range(self.max_steps): reply = self.llm_reply(messages) # 模型决策 action = parse_action(reply) # 解析是否调用工具 if action is None: # 模型认为可以收尾 return reply result = self.tools[action.name].execute(action.args) messages.append({"role": "assistant", "content": reply}) messages.append({"role": "tool", "content": result}) return "已达到最大步骤，未完全完成"

4.3 多Agent协作与工作流编排：让专业Agent各司其职

当单个Agent的能力趋于稳定后，下一步自然就是“多Agent协作”。核心思想很简单：让每个Agent只专注于一个领域，然后通过一个“调度者/协调者”来统一编排，避免把所有能力塞进一个Agent导致Prompt爆炸和互相干扰。

我的一个实际项目里，用了三个Agent协作来完成一篇行业分析报告：

• 信息采集Agent：负责联网搜索、获取数据、筛选信息
• 分析写作Agent：负责把采集到的信息分析重组，形成初稿
• 质量审校Agent：负责检查初稿的事实性错误、逻辑漏洞、格式问题

调度者先把任务发给信息采集Agent，拿到结果后传给分析写作Agent，再由审校Agent做最后把关。三个Agent各司其职，每个Agent的Prompt都简洁清晰，不背负额外职责，出了问题也好定位。

这里有一个重要的工程判断：不是所有场景都需要多Agent。当你用一个Agent加几个工具就能搞定任务时，引入多Agent只会增加系统复杂度、延迟和成本。多Agent的真正优势在于“隔离关注点”，让每个环节可以使用不同的模型（比如信息采集中可以用速度快的小模型，写作环节用推理能力强的大模型），以及对每个环节单独做质量控制和成本监控。如果场景简单，别为了“炫技”而过度设计。

4.4 工具调用的可靠性与容错设计

Agent系统的可靠性短板，往往不是模型本身，而是工具调用质量。模型可能生成错误格式的工具调用参数，工具可能超时或返回异常数据，多个工具之间还可能存在隐形依赖。这些在工程上都必须兜住。

我的做法是三层防护。第一层是调用参数校验，在模型生成工具调用指令后，先做一次JSON格式和字段校验，不合格直接要求模型重新生成，不给它机会把坏参数传给工具。第二层是工具执行异常捕获，任何工具调用都包在try-except中，超时、空返回、格式非法都作为“执行失败”反馈给模型，让模型决定是换个方式调用还是换个工具。第三层是结果截断与摘要，工具返回的内容可能非常长（比如爬回来的整篇文章几十KB），超过模型上下文窗口，必须先截断或摘要后再喂回给模型，否则会直接报错。

这层容错设计非常重要。一个没有兜底的Agent，在模型输出参数稍有偏差时就会整个崩溃，看起来就像是“AI不靠谱”。而把边界处理到位之后，很多看似“AI犯傻”的问题，其实都在系统内部消化掉了。

5. AI工程的质量保障与上线避坑指南

5.1 效果评测：没有“度量衡”就没有优化

做AI工程项目最忌惮的一句话是“感觉效果还不错”。感觉不是度量。没有一套稳定的评测机制，你就没法判断一次改动是变好了还是变坏了，也没法在多个方案之间客观做选择。

我在项目里落地的一套轻量评测方案如下：

• 第一步，攒一个高质量测试集。50到100条覆盖典型场景的输入就够起步。测试集分为“标准集”（日常高频场景）和“边界集”（异常输入、模糊指令、超长文本等），分开记分。
• 第二步，定义评分维度。不同任务维度不同。比如信息抽取类任务看重准确率和完整率，内容生成类任务还关注流畅度和风格一致性。每个任务都有“硬性指标”（比如输出必须是合法JSON、必须包含关键字段）和“软性指标”（内容是否准确、逻辑是否自洽）。
• 第三步，跑分并记录。每轮Prompt或参数调整之后，在同样测试集上重新跑一遍，把分数和变更记录一起归档。

实测发现，这套方法对Prompt迭代的帮助非常直接。曾经我优化一个客服问答分类器，感觉新版Prompt逻辑更“清晰”，但是跑完评测集之后发现，准确率反而下降了5个百分点。当时的感觉是“自己觉得好”和“数据觉得好”之间差别太大了。现在没有评测结果，我心里根本不踏实。

5.2 输出校验与“格式围栏”：防止模型胡言乱语

模型输出不符合预期格式，是AI工程上线时最头疼的问题之一。你今天让它输出JSON，它明天心情好给你加一段解释文字；你规定只能从三个选项里选一个，它非要自创第四个选项。解决这类问题有一个系统性的方法论——我称之为“格式围栏”策略。

第一层围栏：在Prompt里穷举格式要求和反例。比如：

必须只输出JSON对象，不要输出任何解释文字。 允许字段：type（限定值为：tech/news/review）、title、summary、tags。 不要使用Markdown代码块包裹。

第二层围栏：用代码做硬校验。模型输出后，先走解析器，用JSON解析或用正则在关键位置做检查。解析失败就直接进入“重试通道”——把错误信息反馈给模型，要求它按格式重新输出。最多重试两到三次。这一招能解决九成以上的格式问题。

第三层围栏：为关键任务设置“选择型输出”而非“生成型输出”。如果任务是从候选类别中做判断，就要求模型先输出选项序号而不是选项文本，再在代码里映射为最终结果。这等于把开放式的文本生成问题，降维成了确定性的选择问题，格式稳定性大幅提升。

我之前处理过一个多标签分类场景，直接让模型输出标签名，结果三种标签里出现几十种五花八门的排列组合，下游匹配一塌糊涂。后来改成让模型输出标签编号，配合逻辑校验，问题彻底消失。

5.3 成本控制：不让API账单悄悄吃掉项目利润

做AI工程绕不开钱。大模型API按token计费，而token消耗的大头往往不在“一次问答”，而在“长上下文”、重试和Agent多步调用上。等账单出来才发觉超标，项目利润已经被吃掉了。

控制成本有几个有效手段。第一，精简输入。在喂给模型之前，先做内容的去重、截断、摘要。尤其在做长文档处理的时候，一次性塞入全文和塞入精炼摘要的token消耗可能相差十倍。第二，模型分级。根据任务难度选用不同规模的模型——简单任务用便宜的小模型，复杂推理才用贵的大模型，平均成本直接下降。

第三是缓存，这是一个常被忽略的点。很多业务场景中，用户的请求高度相似（比如同一批商品描述反复需要生成摘要），完全可以用语义缓存把之前的模型答案存起来，下一次命中相似Query时直接返回，不必重新调模型。我实施过一次，缓存命中率接近30%，对账单是非常直观的改善。

5.4 典型故障与排查实录

做AI工程这么长时间，我几乎踩过所有常见的坑。下面把几个最具代表性的问题整理成速查表，你遇到类似情况可以直接照着排查。

在这些问题里，我一直认为“上下文超限”最凶险。很多工程新手喜欢把长文档全文丢给模型做分析，觉得“模型能处理长文本，肯定没问题”。实际上输入一旦超过模型的上下文窗口，要么直接报错，要么中间片段被悄悄忽略，你还不自知。解决方式永远是预处理——切片、摘要、按需检索，而不是无脑全塞。

5.5 上线前的压测与灰度发布：从Demo到产品的关键一跃

从Demo到线上产品是一条巨大的鸿沟。Demo只需要“看起来能用”，线上服务必须应对并发、延迟、异常输入、恶意攻击等一堆“非功能性问题”。

我的上线流程分四步走：

第一步，单请求压测。先单独测一个请求的完整耗时——从用户发起请求到拿到结果。AI应用的耗时大头在模型调用上，一个简单问答可能1到2秒，多步Agent可能达到10秒以上。如果超过业务容忍的上限，就必须做异步化处理，改成“先返回任务ID，再轮询结果”的模式。

第二步，并发压测。模拟多个用户同时请求，观察服务的响应时间和错误率。这里最可能暴露出来的瓶颈是外部模型API的限流——服务商对每分钟请求数有硬性限制，你在并发压测时会看到大量429错误。解决方式是本地做一层“调用队列+令牌桶”，控制出站速率。

第三步，异常注入测试。故意给系统喂空输入、超长输入、重复提交、以及各种“刁钻”Prompt，比如要求模型透露系统Prompt、进行有害内容生成等。这一步的目的不是追求系统“什么都能答”，而是确保系统在异常场景下能优雅拒绝或降级，而不是直接抛5xx。

第四步，灰度发布。线上流量先切5%到新版本，观察核心指标（响应成功率、平均耗时、用户反馈）是否平稳，再逐步放量到50%、100%。不要一次全量上——模型版本、Prompt、Agent编排任何一处的细微差异，都可能在真实流量中放大成事故。

6. 写在最后：AI工程的核心心法

如果让我用一句话总结这段AI工程的实践经历，那就是：“模型能力决定上限，工程能力决定下限”。我见过太多项目，模型选得顶级、算力资源充足，但因为Prompt管理混乱、评测机制缺失、异常兜底不足，最终线上效果一塌糊涂。反过来，也有不少项目用的只是普通模型，但因为工程体系扎实，每一步都在可控范围内，最后交付的质量反而超出预期。

在实际操作中，我还有三个心得体会想分享给正在走这条路的人。

第一，养成“先写评测集再写Prompt”的习惯。很多人拿到需求第一反应是打开聊天窗口开始写Prompt，我的建议是先把测试集攒出来，哪怕只有二三十条。有了评测集，你后面的每一次调整都有了标尺，不会瞎优化。

第二，任何模型输出都要过一遍“真实性校验”。大模型存在幻觉问题是常态，不是例外。涉及事实性的内容输出，要么让模型给出可验证的来源，要么接一层检索增强（把外部知识库的内容作为参考依据），要么加一道人工抽查机制。不要天真地以为模型“看起来说得挺对”就真的对。

第三，保持简单。一个功能如果用单个模型调用外加一层校验就能实现，就不要过度设计成多Agent协作。每增加一个环节，就增加一份延迟、一份成本、一份出错概率。AI工程的能力不体现在系统有多复杂，而体现在复杂与可靠之间找到了那个最适合业务的平衡点。

AI工程这条路，最大的挑战不是学不完的新技术，而是在不确定性中建立确定性的能力。希望这篇内容能帮你把第一段路走稳一点。