AI 软件外包开发与传统软件外包最大的不同在于：交付物不仅是代码，还包括模型表现、数据处理能力和 AI 逻辑的鲁棒性。
在 2026 年，一个标准化的 AI 软件外包流程通常分为以下五个阶段：
第一阶段：需求澄清与可行性验证
外包方不应直接报价，而应先进行“技术探路”。
需求对齐： 明确 AI 是要解决“生成问题”（如写文案）、“决策问题”（如预测销量）还是“交互问题”（如智能客服）。
PoC (概念验证)： 乙方通常会利用 1-2 周时间，基于你的部分真实数据进行小规模测试，验证选定的模型路径（如 RAG 或 Agent）是否真的能达到预期效果。
成本预估： 除了开发费，双方需明确 Token 消耗费 由谁承担。
第二阶段：方案设计与数据合规
AI 应用的“底座”决定了天花板。
技术栈确认： 确定基座模型（开源 Llama 3 还是闭源 GPT-4o）、向量数据库选型、以及是否需要本地化部署。
数据脱敏与交接： 甲方提供业务数据，乙方进行清洗、标注和矢量化。在 2026 年，合规性审查是强制性的，需签订严格的数据安全协议。
智能体工作流 (Agent Workflow) 设计： 绘制 AI 思考逻辑图，明确 AI 在什么情况下调用什么工具。
第三阶段：迭代式开发与模型调优
此阶段不再是闷头写代码，而是“边写逻辑边调模型”。
提示词工程 (Prompting)： 乙方编写并优化系统提示词。
接口开发： 前后端功能实现，将 AI 能力通过 API 接入 APP 或系统。
中间件建设： 搭建缓存系统（减少重复 Token 消耗）、审核系统（防止 AI 说脏话或泄密）。
第四阶段：AI 专项评测
这是 AI 外包中最容易产生纠纷的环节。
建立评测集： 双方共同确认一套“标准答案集”。
回归测试： 确保修改了 Prompt A 之后，不会导致原本正常的 Prompt B 失效。
压力测试： 测试高并发下 AI 的响应延迟（Latency）和并发上限。
第五阶段：交付、培训与运维
AI 软件的交付物比传统软件更复杂。
交付清单： 包含源代码、提示词资产、知识库索引文件、模型权重（如果是微调模型）以及评测报告。
Ops 移交： 培训甲方人员如何更新知识库、如何监控 Token 用量。
维护期约定： 由于模型会升级，Prompt 可能会“过期”，通常需要约定 3-6 个月的模型表现维护期。
💡 给您的避坑指南：
拒绝一口价，采用阶段性付费： 尤其是 PoC 阶段必须独立，如果 PoC 效果不好，及时止损。
明确“幻觉”责任： 在合同中界定 AI 允许的错误率。AI 不可能 100% 正确，强求 100% 会导致预算飙升。
提示词所有权： 务必在合同中注明：所有优化后的 Prompt（提示词）属于甲方资产，否则后期更换外包公司会非常痛苦。
