在近期一场聚焦人工智能产品开发的深度对话中，两位来自硅谷的资深技术专家Aishwarya Naresh Reganti与Kiriti Badam，以超过50个企业级AI项目的实战经验，为行业揭示了传统开发思维与AI特性之间的根本冲突。他们指出，许多团队仍用建造房屋的确定性思维构建AI系统，却忽视了AI更像培育生命的本质——其输出结果具有概率性，相同输入可能产生不同答案，这种特性要求开发者建立持续校准的运维机制。
针对当前盛行的"Agent崇拜"现象，两位专家通过具体案例警示：某创业团队耗费半年打造的多工具调用超级Agent，因系统失控错过市场窗口，而同类需求通过文档摘要功能两周即可验证价值。他们提出阶梯式发展路径：从单次交互的提示词工程起步，逐步叠加检索增强、工具调用等模块，最终在前三阶段验证价值后再考虑复杂Agent系统。这种渐进式策略在GitHub Copilot等成功产品中得到印证，其代码生成功能始终保持人类决策的最终控制权。
在评估体系方面，OpenAI Codex团队的对比实验显示，离线测试得分更高的模型版本，实际用户留存率反而低20个百分点。这暴露出传统评估指标与真实场景的断层——用户更关注响应速度、答案可理解性等体验维度。专家团队现已转向以生产环境数据驱动迭代，仅保留代码可运行性等基础测试，将资源集中投入用户行为监控与A/B测试系统建设。
Booking.com的持续优化案例印证了AI产品的动态特性：该平台每日分析数百万用户交互数据，每周调整推荐算法参数，每月评估模型整体效能。这种永不停歇的校准循环，需要建立包含技术指标与业务指标的多维监控体系，配合提示词优化、知识库更新、模型微调等分级干预手段。专家比喻称，传统软件团队像建筑工人，而AI团队更似园丁，需要持续修剪培育系统。
信任构建被强调为AI产品的生命线。某企业AI助手因单次严重数据错误导致全公司弃用，印证了用户对AI的容错阈值远低于传统软件。解决方案包括：通过过程追溯增强透明度，提供重新生成、内容编辑等控制接口，以及保持输出风格的一致性。在安全领域，提示词注入攻击已被证实可绕过系统指令，专家建议采用输入检测、输出验证、权限隔离的三层防御体系，并定期进行红队攻击演练。
面对技术变革，工程师的核心价值正在重构。Google的对比实验显示，纯AI生成代码的维护成本是人工编写系统的三倍，根源在于开发者缺乏对生成逻辑的理解。未来人才需具备问题分解能力——将需求转化为AI可执行的任务链；快速验证能力——通过MVP快速获取市场反馈；以及用户洞察能力——穿透表面需求捕捉真实痛点。专家特别指出，在医疗影像分析等场景中，多模态数据融合已展现出超越单模态系统的诊断准确性。
对于行业泡沫争议，专家认为完全自主Agent和通用人工智能(AGI)的预期被显著高估，而专用AI、AI基础设施及领域微调模型的价值遭到低估。医疗领域结合影像、病历、语音的多模态诊断系统，以及支持模型版本管理的DevOps工具链，被视为具有长期竞争力的方向。这场对话最终落脚于产品思维的重要性：成功AI产品的关键在于精准定义用户需求，而非盲目追求技术先进性。
