生成式AI架构：从能用AI到用好AI，中间隔着一整套设计原则

从"能用AI"到"用好AI"，中间隔的是一整套架构设计原则。

大多数团队卡在第一步：模型接进去了，demo 跑通了，但一上生产就崩。不是模型的问题，是架构没有为 AI 工作负载做设计。

生成式 AI 应用的架构设计与传统软件有本质区别。传统架构的核心假设是确定性——输入相同输出相同。AI 应用的输出是概率性的，需要容错、需要降级、需要可观测性。这意味着你的缓存策略、错误处理、流量控制都要重新设计。

关键原则包括：将模型调用视为外部依赖而不是核心逻辑，做好熔断和降级；把 prompt 当作代码来管理，纳入版本控制和 CI/CD；建立系统的评估机制，不仅是模型评估，还有端到端的应用评估；设计合理的人机协作流程，关键决策由人确认，常规操作交给 AI。