2025/12/28 16:46:23
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“潜伏”的这段时间#xff0c;一直投入在JitAi的研发中#xff0c;也包括技术文档以及一些相关内容的输出。我非常确信#xff1a;它已经和一年前完全不同了#xff01;一个生产级AI应用快速…很幸运我和大家一起正在见证第三次软件工程的范式革命“潜伏”的这段时间一直投入在JitAi的研发中也包括技术文档以及一些相关内容的输出。我非常确信它已经和一年前完全不同了一个生产级AI应用快速开发平台已经诞生。从产品设计到实际落地从写代码到写文档整个研发团队持续处于反复思考、打磨、自我否定、推翻重来的状态踩了不少坑。这些多角度的经历让我对AI为什么难落地这个问题有了更立体的理解。根据McKinsey和Gartner的报告只有1%的企业领导者认为自己公司在AI部署上达到了成熟水平超过一半的AI项目从原型阶段就走不出来至少30%的生成式AI项目会在POC阶段就被砍掉。这些冰冷的数字背后是数十亿美元的投资打了水漂是无数团队的迷茫和挫败感。更扎心的是即使是那些所谓的高成熟度组织AI项目能稳定运行3年以上的也只有45%普通企业更是只有20%。我们正在经历软件工程的第三次范式革命但大多数人还在用旧思维做新事情。今天想和大家聊聊AI应用落地到底难在哪以及我们在开发JitAi过程中摸索出的一些破局思路。01 第一个坑以为是升级软件其实是重新造轮子一年前的我认为AI应用不就是给传统软件加个AI功能嘛应该不会太难。后来发现完全想错了。你想想传统企业应用是干什么的说白了就是个记账本——ERP、CRM、OA这些核心就是增删改查帮你记录和查询数据。真正做决策、干活的还是人。这套东西IT界玩了30年没什么技术含量了。但AI应用完全不一样。它不是记录系统而是执行系统——要让AI自己去判断、规划、执行具体操作。这不是改良升级是整个逻辑都变了。AI应用的复杂度是传统应用的3-5倍。主要两个原因第一边界很模糊。传统软件需求相对明确但AI应用能做到什么程度很难事先定义清楚必须边用边调快速迭代。第二必须有容错。大模型会幻觉你不能让AI直接执行所有操作得设计人工审核和纠错机制这又增加了一层复杂度。很多团队用传统开发思路硬套AI功能结果发现走不通。就像你不能用造马车的方法去造汽车用造汽车的经验去造飞机——底层逻辑都变了老办法不管用了。02 第二个坑想买个通用产品一劳永逸经常有企业客户问我们“能不能直接买个通用的AI产品”我特别理解这种想法——AI不是很智能吗应该能自动适应不同场景吧但现实正好相反。企业之间的业务差异非常大。哪怕是同行业的公司管理理念、组织架构、业务重点都不一样具体做事的流程和方法也完全不同。McKinsey的数据也印证了这点在服务运营、财务等职能领域只有11%左右的公司真正规模化用上了GenAI。在北美和欧洲大公司的调研中这个数字更低只有3%。所以结论就是定制开发才是王道。但定制开发可不是简单的系统集成或配置调参它意味着要深入理解业务场景和复杂逻辑要把企业的知识资产建模成AI能理解、能用的形式要把AI真正嵌入到业务流程里要设计人机协同的工作方式每一步都很费时间和精力。问题是有几家企业真的有这个能力和资源03 第三个坑招不到人成本太高好假设你决心要定制开发了。接下来就是现实问题去哪找人能做生产级AI应用的人真的太少了。IDC说全球AI工程人才缺口超过50万我感觉实际缺口可能更大。这种能力需要时间和实战打磨不是报个培训班就能速成的。更现实的是成本问题。根据行业数据平均试错成本200-500万平均开发周期8-12个月首次上线真正能用的不到一半还有个更隐蔽的坑是技术选型和架构设计。很多团队用传统Web应用的架构思维去做AI应用结果系统根本扩展不动、演进不了。等发现问题时代码已经写了一大堆推倒成本太高只能硬着头皮继续。这就陷入了恶性循环失败→谨慎→投入不足→更多失败。慢慢地大家对AI落地就没信心了。04 第四个坑没有现成的方法论说实话现在AI的基础设施——数据、算力、算法这些都挺成熟了。但是配套的应用工程技术呢还在摸索阶段。就像有了引擎、有了燃料但没人告诉你怎么造飞机。大家都在摸着石头过河重复踩同样的坑。很多人觉得用LangChain这些框架就能解决问题但实际上它们只是让调用大模型变简单了没法解决AI跟企业信息系统深度集成的问题。具体来说就是你得为每个系统模块单独写AI适配代码、调试、维护。一个模块一个模块地搞工作量和复杂度都很高维护成本也控制不住。根据Forrester的调研企业平均要用7-12个不同的AI技术栈和工具彼此之间还没统一标准。这种技术碎片化让开发和维护的难度又上了一个台阶。大家需要的不是更多的工具而是一套标准化的方法。这四个坑——范式跃迁、定制需求、成本压力、方法论缺失——不是孤立存在的而是相互交织、层层递进共同构成了AI落地的系统性障碍。我们的思考需要一套AI原生的工程体系问题梳理清楚了那怎么破局我们在研发JitAi的过程中逐渐意识到行业真正需要的不是更多的工具拼凑而是一套完整的AI原生应用工程体系——既要有统一的技术协议又要有配套的开发方法论还要有降低成本的工具链。这不是某一家公司能独自完成的而是整个行业必须共同面对的挑战。JitAi想做的就是定义这套新范式的基础设施。我们定义了JAAPJitAi AI Application Protocol协议并基于它提供配套的开发框架、开发工具和运维管理工具系统性地解决AI应用落地的工程问题。更重要的是我们希望通过JitAi的实践为行业提供一套生产级AI应用的开发方法论。在我们看来生产级AI应用的本质是AI能感知、驱动和编排传统软件模块AI与人类基于UI无缝协同工作AI能深度理解和使用企业的私有数据、知识和业务模型所以AI原生应用架构必须具备统一的模块感知机制让AI知道系统有什么能力统一的驱动机制让AI能调用和编排模块统一的热加载机制让AI能快速适应业务变化规范化的系统建模把复杂的业务逻辑标准化这就是JAAP协议要解决的核心问题。写在最后回过头看软件工程正在经历第三次重大变迁。第一次高级语言让我们从面向机器转向面向人类思维。第二次互联网和云计算让软件从本地工具变成连接世界的基础设施。第三次AI让软件从执行预定义规则变成理解意图、自主决策的智能体。这不是技术的渐进式改良而是开发范式的根本性重构。率先掌握AI原生开发能力的企业会在未来3-5年获得巨大的竞争优势。而那些还在用旧范式做AI应用的企业将会发现自己投入越来越多却离成功越来越远。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事02适学人群应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发