# 总大纲：AI应用工业化（智能体与流水线实战） ## 【Part 0：概念澄清】（8分钟） **核心问题**： 什么是智能体？ 什么是工作流？ 为什么需要AI工业化？ ### 🔄 **技术演进的三个时代** **手工时代**（就像手工艺品） - 每次都要重新写Prompt - 结果靠运气，质量不稳定 - 一个人能做，但没法复制 例：7位定时任务表达式生成 **智能体时代**（像有了机器人助手） - 能记住对话，会调用工具 - 但每个助手都要单独训练 - 还是作坊式生产，效率有限 例：查询天气 **工业化时代**（像现代工厂） - 标准化流程，流水线作业 - 质量可控，批量生产 - 普通人也能操作，快速复制 例：直连天下AI助手 ### 💡 **为什么要工业化？** **从Demo到生产，差的不只是代码** - **Demo**：跑通就行，出问题人工重启 - **生产**：7×24小时，不能掉链子 - **Demo**：一个人搞定，懂技术就行 - **生产**：团队协作，业务技术都要懂 **工业化解决的核心问题** ✅ **标准化**：不是每个项目都从零开始 ✅ **可维护**：出了问题能快速定位 ✅ **可扩展**：业务增长不用推倒重来 ✅ **可复制**：成功经验能快速推广 ### 🚀 **一句话总结** **"从Demo到生产，从能用到好用，工业化是必经之路"** --- ## 【第一部分：需求识别篇】到底什么样的需求适合用AI？ ### 🎯 **AI最擅长的三件事** | 场景类型 | 业务特征 | 典型案例 | |---------|----------|----------| | **重复性工作** | 每天都要做，流程相对固定 | 订单异常排查、客服问答 | | **经验判断** | 靠人的经验，但有一定规律 | 商品好不好卖、订单有没有风险 | | **信息整理** | 需要从大量文本中提取关键信息 | 政策解读、文档问答 | ### ❌ **这些情况，别用AI** | 场景特征 | 原因 | 替代方案 | |---------|------|----------| | **规则很清楚** | 用代码更简单、更便宜 | 直接写程序 | | **要求100%准确** | AI做不到完美 | 规则引擎 | | **一次性的活** | 开发成本太高 | 人工处理 | ### 🔍 **三招判断你的场景** **第一招：频次测试** - 这个问题**每天出现**吗？✅ - 这个问题**偶尔才遇到**？❌ **第二招：复杂度测试** - 需要**看多个因素**才能判断？✅ - 只要**看一个指标**就知道答案？❌ **第三招：容错测试** - 偶尔**判断错误**可以接受？✅ - **绝对不能出错**？❌ ### 💡 **我们的三个场景，怎么判断的？** **订单诊断：适合** - 订单中断时，对研发同学打断较为频繁 ✅ - 要看订单金额、流水信息等 ✅ - 偶尔误判可以接受 ✅ **商品分析：适合** - 从下游商品追踪到上游商品需要 2-3 步 ✅ - 商品名称模糊时需要更多步 ✅ - 分析错了影响不大 ✅ **文库问答：适合** - 人事/研发同学**天天被问相同问题** ✅ - 要从**大量文档中找答案** ✅ - **回答错了可以纠正** ✅ --- ## 【第二部分：选择篇】到底该用啥？ **核心问题：技术选型四维度，怎么选？** ### 🎯 **维度1：部署方式（供应商 vs 私有化）** #### **供应商服务：三种玩法** | 调用方式 | 技术门槛 | 开发周期 | 成本 | 数据安全 | |---------|----------|----------|------|----------| | **直接调API** | 中等 | 3-5天 | 按调用付费 | 数据在供应商 | | **调用智能体** | 低 | 2-3天 | 按调用付费 | 数据在供应商 | | **调用工作流** | 最低 | 1-2天 | 按调用付费 | 数据在供应商 | **供应商优势**： - ✅ 无需买机器，零硬件投入 - ✅ 模型能力强，永远用最新版 - ✅ 运维简单，出问题有人管 #### **私有化部署：两种方案** | 部署方式 | 硬件投入 | 模型能力 | 运维成本 | 数据安全 | |---------|----------|----------|----------|----------| | **买云主机** | 每月几千到几万 | 比供应商弱 | 需要专人 | 完全可控 | | **买本地机器** | 一次性几万到几十万 | 比供应商弱 | 需要专人 | 完全可控 | **私有化成本细算**（14B）： - **云主机**：8核32G，16G显存 ≈ 4500/月 - **本地机器**：8核32G（1万），16G显存（5000）主机 ≈ 1.5-2万/台 + 运维 #### **数据安全对比** | 安全维度 | 供应商服务 | 私有化部署 | |---------|------------|------------| | **数据出境** | ❌ 可能出境 | ✅ 完全境内 | | **数据留存** | ❌ 供应商留存 | ✅ 自己掌控 | | **审计合规** | ❌ 黑盒操作 | ✅ 完全透明 | | **安全认证** | ✅ 有专业认证 | ❌ 需要自己搞 | ### 💻 **维度2：语言选择（Python vs Go）** | 对比维度 | Python | Go | 建议 | |---------|----------|------|------| | **学习成本** | 生态成熟，资料多 | 当前团队主要语言 | ✅ Go | | **性能表现** | 解释型，相对慢 | 编译型，速度快 | ✅ Go | | **部署运维** | 环境复杂 | 单文件部署 | ✅ Go | | **AI生态** | 最丰富 | 快速发展中 | Python | **结论**：Go团队无脑选Go，生态已够用，优势明显 ### 🔧 **维度3：框架选择** | 框架生态 | 代表框架 | 成熟度 | 学习成本 | 适用场景 | |---------|----------|--------|----------|----------| | **Python生态** | LangChain + LangGraph | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 中等 | 快速原型、功能最全 | | **Go生态** | LangChainGo、Eino | ⭐⭐⭐ | 低 | 生产环境、性能要求高 | | **可视化** | Coze、Dify | ⭐⭐⭐⭐ | 最低 | 业务人员、快速上线 | **Go生态推荐**： - **LangChainGo**：最成熟，社区活跃 - **Eino**：字节跳动开源，企业级 - **Coze-loop**：可视化+代码结合 ### 🚀 **维度4：落地策略** | 落地方式 | 开发周期 | 总成本 | 适用场景 | 推荐程度 | |---------|----------|--------|----------|----------| | **供应商API** | 3-5天 | 最低 | 快速验证 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **Coze本地化** | 3-5天 | 低 | 标准化需求 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **私有化部署** | 2-4周 | 高 | 数据敏感 | ⭐⭐⭐ | ### 风险评估 #### 技术风险评估 **模型稳定性风险** **集成复杂度风险** **维护成本风险** #### 产品风险评估 **效果预期风险** **流程变更风险** **合规性风险** #### 财务风险评估 **成本控制风险** ### 🎲 **智能体 vs 工作流，怎么选？** | 场景特征 | 用智能体 | 用工作流 | |---------|----------|----------| | 规则经常变 | ✅ 灵活调整 | ❌ 需要改代码 | | 需要解释原因 | ✅ 能说清楚 | ❌ 黑盒操作 | | 成本敏感 | ❌ 贵 | ✅ 便宜 | | 准确要求高 | ❌ 可能错 | ✅ 稳定 | ### 🎯 **团队选型建议** #### **决策流程：先选部署方式，再选技术栈** **Step 1：要不要私有化？** ``` 数据敏感？ → 是 → 私有化（预算充足） ↓ 否 调用量大？ → 是 → 私有化（长期省钱） ↓ 否 快速验证？ → 是 → 供应商服务 ``` **Step 2：供应商服务怎么选？** ``` 业务标准化？ → 是 → Coze可视化（1-2天） ↓ 否 技术能力强？ → 是 → 直接调API（3-5天） ↓ 否 调工作流（2-3天） ``` #### **推荐方案** **方案A：快速验证**（推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐） - **组合**：供应商API + Go + Eino - **周期**：3-5天 - **成本**：几千元/月 - **场景**：80%的企业够用 **方案B：标准化需求**（推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐） - **组合**：Coze可视化 + 本地化导出 - **周期**：1-2天 - **成本**：几千元/月 - **场景**：业务人员能维护 **方案C：数据敏感**（推荐度：⭐⭐⭐） - **组合**：私有化部署 + Go + Eino - **周期**：2-4周 - **成本**：10万+/年 - **场景**：金融、医疗等强监管行业 #### **避坑指南** **❌ 这些坑别踩：** - 一上来就买机器，结果用不起来 - 担心数据安全，但根本没那么多敏感数据 - 追求100%自研，错过业务窗口期 **✅ 正确姿势：** - 先用供应商服务跑通业务 - 真有需求再考虑私有化 - 监控数据先做好，方便后续决策 --- ## 【第三部分：实战篇】实战演示篇 ### Python LangChain生态展示 - 现场演示：chain和graph的实际代码 - 重点展示：langsmith监控界面 - 成果对比：用监控前后的问题排查效率 ### Eino Go生态展示 - 现场演示：graph和Workflow代码 - 重点展示：coze-loop监控面板 - 性能对比：Go vs Python的执行效率 ### 方案3：文库智能问答 - 现场操作：vue3-frontend界面 - 用户体验：从用户角度看AI应用 - 交互亮点：实时反馈、流式输出等 --- ## 【第四部分：行动篇】听完就能动手 ### 立即行动清单 1. **选一个场景**：自身主要负责的业务场景 2. **填一张表**：用选择表确定技术方案 3. **套一个模板**：直接用我们提供的代码模板 4. **算一笔账**：评估投入产出 ### 成功标准 - 1周内：完成技术选型 - 1个月：上线第一个版本 - 3个月：看到明显效果 --- ## 【总结】一句话记住 **"技术不是越先进越好，而是越适合越有价值"** 选择 > 实现，适合 > 先进 听完就能选，看完就能用！ ## 【第五部分：相关资源】 langchain： 扣子： 本地部署： 扣子罗盘： Eino框架：