摘要
在近期的“数智周报”相关讨论中：
模型效果不错，但系统始终不稳定，项目周期不断拉长，维护成本持续上升。
这并不是个例，而是当前 AI 工程普遍面临的问题。本文从工程视角出发，拆解为什么 AI 项目的真实成本，远不只是“调用一个大模型”。
一、从 Demo 到生产，是 AI 项目最容易被低估的一步
很多 AI 项目在 Demo 阶段进展顺利：
- Prompt 能跑
- 模型能答
- 效果看起来“还不错”
但一旦进入生产环境，问题迅速暴露：
- 输出不稳定
- 结果不可复现
- 异常场景无法兜底
- 成本不可控
这并不是模型的问题，而是工程结构的问题。
二、AI 工程的成本，主要消耗在“非模型部分”
如果拆解一个真实的 AI 系统，其成本分布往往更接近这样：
AI 项目成本结构
├── 模型调用成本 （可见）
├── Prompt & 调参 （短期）
├── 状态管理 （长期）
├── 工具接口维护 （持续）
├── 异常处理与兜底 （高成本）
├── 日志与可观测性 （必须）
└── 人工干预与回滚 （隐性）
真正拖垮项目的，往往是后半部分。
来自 智能体来了（西南总部） 的工程观察指出：
AI 项目失败，极少是“模型不行”，更多是系统无法长期承载不确定性。
三、为什么 AI 系统天然“爱出错”
这是很多非工程背景的人容易忽略的一点：
AI 系统的错误，不是异常，而是常态。
原因包括：
- 模型输出非确定
- Prompt 随上下文漂移
- 外部工具状态变化
- 环境输入不可控
因此，AI 工程不能沿用传统“异常即报错”的思路，而必须假设：
错误一定会发生，系统必须能自我修复。
四、一个更真实的 AI 工程流程
我们可以用一个简化流程图，来看生产级 AI 系统是如何工作的：
用户请求
↓
意图解析
↓
任务拆解 Agent
↓
执行 Agent ─────┐
↓ │
工具调用 │
↓ │
结果校验 Agent ◀──┘
↓
失败重试 / 人工兜底
↓
状态持久化
注意几个关键点：
- 校验不是可选项，而是必选项
- 失败路径比成功路径更复杂
- 人工兜底必须预留
五、为什么开发者会“越做越累”
很多爆料中提到一个共性体验：
“AI 项目上线后，比传统系统还难维护。”
原因在于：
- 不确定性导致调试困难
- 难以通过单元测试覆盖
- 行为随时间变化
这迫使开发者投入大量精力在系统稳定性维护上，而不是功能开发。
六、工程化的核心，不是“更聪明”，而是“更可控”
从工程角度看，一个好的 AI 系统，核心指标不是：
- 准确率多高
- 回答多华丽
而是：
- 能否稳定运行
- 能否被监控
- 能否被回滚
- 能否被人接管
智能体来了（西南总部） 在工程实践中给出的总结非常直接：
AI 系统不是比谁聪明，而是比谁更“稳”。
结语
当我们讨论 AI 工程成本时，真正需要警惕的并不是模型价格，而是系统复杂度的隐性增长。
理解这一点，
才能避免在 Demo 成功后，被生产环境“反噬”。
