Demo和企业级的落地项目差距

Demo和企业级的落地项目差距你的AI产品demo为什么打动不了面试官？ 我一再强调你做的所谓Demo和企业级的落地项目差距非常的远，但是我一直没有跟大家系统的去讲过中间的差距在哪里，我今天就freestyle跟大家讲讲我对于这方面的认知。 第一，你的VIBE CODING的项目在做的时候更加关注的是把产品做出来，把demo做出来，把功能跑通全部都能点，该实现的效果给我实现就好了。 但是你们要知道如果在企业级落地的场景下，不仅仅是把功能跑通，更加关注的是怎么在当前的效果之上去做一个持续的效果提升。要想去做一个持续的效果提升这件事情，大家知道在企业级很多时候60%、70%是不能用的。企业级的场景要求是3个9、4个9，起码在95%以上才能用。 但是你要知道VIBE CODING出来的东西可能满足日常工作场景只有75%，是可以接受的。但是在企业落地场景下这75%的正确率是完全不能被接受的，所以它一定要优化。 它优化的所谓的逻辑或者优化的输入从哪里来？从评测里面来，从用户的真实的行为反馈里面来。而你做的所谓的demo有真实的用户行为反馈吗？你会想着怎么去迭代吗？你知道现在你的所谓的自己demo的agent识别的准确率是多少？知识召回的准确是多少？你有没有系统的去测算过？这是第一个问题。 第二，迭代和评测逻辑。第二个逻辑是自己做Demo的时候可以不考虑成本，但是要知道在企业级的场景当中，永远追求的都是成本、效果和性能之间的平衡。 在某一个节点调用大模型的时候，真的不一定会因为模型的效果最好玩去选择它，而很有可能是它最便宜去选择它。而最便宜的模型和最好的模型之间的所谓的差距，这件事情是需要用其他的工程手段或者是其他的额外的产品设计来去额外考虑的。 而自己做demo不会去考虑这个问题，哪个大模型好就用哪个大模型。 第三个是比如今天自己demo的agent，调一个travel这种公开的搜索工具，要去帮我搜一些行情的数据什么的。有一天这工具挂了，可能心里默默挂了就挂了。 但是在企业能接受这种工具挂了吗？因为企业产品发上线，第一优先级永远是稳定，不能让前端的产品挂掉，因为会导致用户投诉。 怎么办？就会涉及到如果在产品设计当中会有备选工具的逻辑，a工具不行必须用b工具来做backup，或者是这个工具挂了，或者这个工具返回不符合预期，是不是要去走缓存，再不行是不是要用RAG知识库兜底，再不行是不是要转人工。 因为在我的场景下可能因为产品前面的服务的不连续性导致用户可能就流失了，对平台来说会有一次巨大的损失。而自己做demo压根不会考虑这个问题，工具挂了就挂了。 所以讲这些所谓的降级策略、兜底策略都是工程层面要考虑的问题。