AI 软件的开发流程与传统软件开发有着本质的区别，它不再是线性的“需求分析→写代码→测试”，而是一个以数据为中心、不断迭代推理逻辑的循环过程。
在 2026 年的标准实践中，一个完整的 AI 应用开发通常遵循以下流程：
- 场景定义与可行性评估
开发的第一步是确定 AI 到底要解决什么问题。开发者需要评估任务的复杂度：是简单的文本生成，还是需要调用外部 API 的复杂任务？在这个阶段，通常会确定“第一关键指标”，例如是追求极高的回答准确率，还是追求极速的响应时间。
- 知识库构建与数据工程
对于大多数企业级 AI 而言，数据比模型更重要。这一步包括收集私有文档、清理结构化数据，并将其转化为 AI 易于理解的格式。如果是做 RAG（检索增强生成），则需要将这些数据进行“切片”并转化为向量（Embedding），存储到向量数据库中。
- 提示词工程与 Agent 编排
这是 AI 开发最核心的环节。开发者不再仅仅是写逻辑代码，而是在编写“指令”。
Prompt 调优： 编写复杂的系统提示词，规定 AI 的角色、语气和约束条件。
工作流设计： 决定 AI 是单轮对话，还是需要多个 Agent 协作（例如：Agent A 负责搜索，Agent B 负责写作，Agent C 负责审核）。
- 原型实验与“模型赛马”
开发者会同时接入多个模型（如 DeepSeek, GPT-4, Claude 等）进行测试。通过同一组测试案例，观察不同模型在处理相同任务时的表现、成本和速度，从而选定最适合当前场景的基座模型。
- 工具集成与 API 联动
为了让 AI 不仅仅是“聊天”，还需要为其安装“手脚”。开发者会编写函数调用（Function Calling）接口，让 AI 能够实时查询数据库、发送邮件或修改 CRM 系统中的订单状态。
- 系统评估与幻觉检测
这是 AI 开发中最耗时的一步。开发者需要建立一套评测集（Gold Dataset），模拟各种极端提问，检查 AI 是否会产生误导性信息（幻觉）。通常会使用“大模型评测大模型”的方法，自动打分并找出逻辑漏洞。
- 前端交互与端侧优化
将 AI 逻辑封装进 APP 或 Web 页面。为了用户体验，开发者需要实现“流式输出”（边生成边显示），并处理网络中断、 Token 超限等异常情况。如果是移动端应用，还会涉及模型压缩和端侧推理的优化。
- 监控与闭环迭代
AI 上线后，开发并未结束。通过监控用户反馈（如点赞/点踩）和对话日志，开发者会发现模型在哪些场景下表现不佳。这些失败案例会被重新喂回给开发团队，用于更新提示词或进行模型微调（Fine-tuning），形成一个自我进化的循环。
