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前言
- AI 不是替代后端，是放大后端能力
- Post-LLM 时代：后端角色从“数据 CRUD”变“AI 服务 orchestrator”
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“AI Native 后端”是什么
- 不是简单接一个 OpenAI API
- 是 domain orchestration + 多模型调度 + cost aware + fallback 策略
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后端需要新增的能力
- Prompt Engineering & Prompt Template
- 多模型路由（根据成本、精度、时延）
- LLM Cache（特别是高频 AI 调用）
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实战案例：智能报表生成
- 数据抽象：SQL → DSL（避免直接让大模型写SQL）
- 模型调用 orchestrator 分层
- 失败退化策略（fallback to rule/传统逻辑）
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成本 & 延迟治理
- Token 优化
- 结果缓存
- Model Mix（不是所有都用 GPT-5 这种 class 的）
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最终总结
- AI时代最值钱的后端不是懂AI
- 是能把 AI 工程化、产品化、可控化
