在人工智能产品开发领域，一场静悄悄的革命正在发生。硅谷的顶尖团队正逐步淘汰传统的产品需求文档（PRD），转而采用一种名为evals的新型动态评测框架。这一转变标志着AI产品开发从静态规划向动态优化的重大跨越。
传统PRD的局限性在AI时代愈发凸显。以ChatGPT为代表的生成式AI产品，其输出结果具有显著的不确定性。用户输入的细微变化、上下文语境的差异，甚至模型参数的调整，都可能导致完全不同的响应。这种动态特性使得PRD中"用户点击按钮后显示弹窗"这类确定性描述变得毫无意义。某头部AI公司工程师坦言："我们曾经为某个功能编写了50页PRD，但模型迭代两次后，其中80%的内容就已经过时了。"
evals框架的核心在于构建持续验证机制。OpenAI等领先企业通过自动化测试套件、黄金对话集和AI评审系统，将产品规范转化为可执行的评测指标。这种方法彻底改变了产品经理的工作模式——从撰写功能清单转向设计实验场景。某转型团队负责人描述："现在我们的工作流是：设计测试用例→收集模型输出→分析失败模式→优化产品定义，形成一个持续改进的闭环。"
黄金对话集作为evals的基础组件，实质上是AI产品的"理想交互剧本"。Yelp团队在重构招聘助手时，详细定义了200多个典型场景的对话流程，包括如何引导用户完善简历信息、如何处理模糊的职业目标等。这种设计方式使产品团队能够精准控制模型的交互风格和边界条件，较传统PRD提升了60%的需求覆盖率。
错误分析系统则是evals的质量控制中枢。某大型语言模型团队每天处理超过10万条用户交互日志，通过自然语言处理技术自动识别输出偏差。他们建立的失败模式库已包含37类典型问题，从事实性错误到伦理偏差应有尽有。这些数据不仅用于即时修复，更被转化为训练评测模型的标注数据，形成"问题发现-模型优化-效果验证"的自动化链条。
AI评审系统的引入解决了人工评估的效率瓶颈。Anthropic开发的伦理评估模型，能够在秒级时间内判断对话是否符合安全准则，准确率达到人类专家的92%。这种机制迫使团队将质量标准显性化——某团队为定义"有害内容"就召开了20余次跨部门研讨会，最终形成包含127个子类别的评判标准。
这场变革正在重塑产品开发的全链条。RAG系统需要分别评估检索准确率和生成忠实度，Agent架构则要追踪工具调用链中的每个决策节点。某自动驾驶团队将决策系统拆解为43个评测维度后，系统故障率在三个月内下降了78%。产品经理的角色也随之进化，某招聘平台的产品负责人表示："现在我们需要同时掌握对话设计、数据分析和模型评估技能，这简直是产品经理的'全栈化'。"
随着多模态AI和具身智能的兴起，evals框架的价值愈发凸显。某机器人公司采用动态评测系统后，将硬件-软件协同开发周期从18个月缩短至9个月。工程师们通过实时评测数据调整机械臂的运动参数，同时优化语音交互的响应策略，这种并行开发模式在传统PRD体系下难以实现。
这场静悄悄的革命正在重新定义AI产品的开发规则。当模型迭代速度以周计算时，静态文档注定成为历史。那些率先建立动态评测体系的团队，正在这场竞赛中建立起难以逾越的技术壁垒。正如某风险投资人观察到的："现在评估AI初创公司，我们首先看他们有没有成熟的evals系统，这比产品原型更能说明技术实力。"
