2025 到 2026 这段 AI 工程复盘:真正留下来的不是热点,而是控制机制
· 阅读需 5 分钟
如果只看工具清单,2025 到 2026 这段时间变化确实很大。模型在换,供应商在换,RAG 方案在换,Agent 说法也几乎一季一变。可我回头看一圈,真正留下来的并不是那些当时最热的名词,而是几件特别“土”的事情:版本、评测、日志、回放、人工接管。
如果只看工具清单,2025 到 2026 这段时间变化确实很大。模型在换,供应商在换,RAG 方案在换,Agent 说法也几乎一季一变。可我回头看一圈,真正留下来的并不是那些当时最热的名词,而是几件特别“土”的事情:版本、评测、日志、回放、人工接管。
有一次标题生成的新 Prompt 只放了 15% 流量,运营同学半小时后就在群里贴了几条结果:标题没报错,但明显比旧版更宽、更空,像是把具体主题又抹回成了通用话术。按直觉做当然也能处理,直接把 Git 里的旧模板找出来改回去就行。可真到操作那一步,问题立刻冒出来了:到底哪些内容已经吃到了新版本?是模板变了,还是变量结构、模型路由或者上下文拼装一起变了?如果这些都说不清,所谓“回滚”其实只是盲切。
很多被高估的 AI 话题之所以显得迷人,是因为大家只看到了 demo 的上限,没有认真算集成成本、维护成本和失败代价。