这几年做AI产品，我最深的感受是：概念不是用来在会议里“显得懂”，它们决定了你的交付质量、成本结构和风险边界。一次客服智能化项目，我们选了一个“看起来很强”的模型，跳过检索系统直接让它回答公司政策，结果上线一周就被质疑，因为它讲得逻辑通顺，却老是“一本正经地胡说”。那次返工让我彻底换了方法——把常用的10个概念拆成“是什么、用它做什么、怎么评估”，像做风控一样把每个环节的边界条件写清楚，产品就稳定得多。

这篇文章我会把这10个基础概念用产品决策的视角重新梳理：它们背后不是术语，而是场景选择、指标设计、和你是否能把AI从演示视频带到真实用户的差别。

1. 神经网络：别把“会学习”当成万金油

神经网络是让计算机像“学习大脑”一样，通过大量样本调整内部连接，逐步掌握模式识别和预测的能力。听上去很万能，但在落地时我更关心三个问题：

• 数据从哪来，质量如何：样本是否覆盖真实用例，标签是否一致，是否有偏见的来源。一次图像质检项目，我们以为数据量够大，但90%都来自同一条产线，结果上线后跨产线效果陡降。
• 能力与成本的匹配：更大的网络通常更准，但意味着更高的训练成本和更慢的推理延迟。用户是否真的需要那一点点精度提升来换取延迟增加？
• 可解释与容错：在合规场景（金融、医疗），需要准备好审计线索、回放数据、和错误处理流程，避免“黑盒决策”影响业务。

把神经网络当作“统计学习的工具箱”，而不是解决一切的魔法，能让你的架构更清晰，预算更可控。

2. RAG（检索增强生成）：把“先查再答”做成产品机制

RAG的原则很直白：先检索权威资料，再基于检索结果生成回答。听起来朴素，却是把AI从“凭记忆说话”拉回“有出处的回答”的关键。落地时我会把它拆成几个产品决策：

• 知识库治理：谁维护内容、多久更新一次、版本如何管理。别把一堆PDF丢进去就算“有知识库”。
• 检索质量指标：命中率（相关段落是否被检索到）、覆盖率（回答是否引用了所有关键点）、引用可追溯（用户能否看到来源）。
• 延迟预算：检索+生成是双重开销。我的经验是把RAG的总延迟控制在交互阈值（如客服2.5秒、搜索1.2秒）内，超出就要做缓存或分层检索。

我们在公司政策问答中上线了RAG后，“无出处的自信回答”显著减少，满意度也稳住了。它不是炫技拼图，而是可信回答的基础设施。

3. Agent（智能体）：把“会做事”放在合理的边界里

Agent不仅能理解问题、生成文本，它还能规划步骤、调用工具、执行任务并在需要时自我修正。听起来很像“万能助理”，但我会先问一句：是否真需要多步自主性，还是一个稳定的流程更好？

• 适用场景：任务有明确目标但操作路径不唯一，且需要调用多个系统（日程、邮件、数据库）。策划活动、报销流程编排等就很合适。
• 失败与回退：给Agent设置“自主性阈值”和“可中断点”，让它在不确定时请求人工或回到上一步。我们曾经在订单修改里让Agent直接调用支付接口，结果异常时很难回滚，后来改成双鉴权。
• 度量方法：任务成功率、平均步数、工具调用失败率、用户干预比例。这些指标决定了Agent是“帮手”，还是“添乱”。

一个常见误区是把Agent当作“复杂度消化器”。其实它更像流程协调员，需要你先把工具接口、权限模型、和边界条件设计清楚。

4. MCP（Model Context Protocol）：把工具接入做成标准件

MCP像给AI模型插上一个标准的“万能接口”，它能更容易访问外部工具和实时数据，而不是只靠训练时记住的内容。产品上它解决的是“集成的重复劳动和安全问题”。

• 减少胶水代码：不同团队、不同系统各自封装工具，维护成本高。用MCP这类标准协议，集成路径统一、测试更可重复。
• 权限与审计：设计调用白名单、速率限制、审计日志，把“谁在用AI做了什么”留有证据链。
• 弹性与降级：外部API失败时的降级策略，如缓存、替代数据源、或改为只读模式。AI连到真实系统后，容错能力比效果演示更重要。

一句话总结：让AI像插上USB-C一样连上你的业务，不要每接一个工具就重写一次接入层。

5. 模型与参数：更大未必更好，选型是产品决策

模型是“大脑的结构”，参数是“学过多少东西”。行业里流行“参数越多越强”，但产品里还有另一条线：用户体验、成本、延迟。

• 能力阈值：如果意图识别、结构化抽取这类任务在中等大小模型上已达用户可接受阈值，就没必要为了微小提升换来延迟和成本翻倍。
• 部署策略：把大模型留给复杂理解，把小模型处理高频、规则明确的任务，或做级联（先小后大）。
• 工程优化：蒸馏、量化、缓存都能降低推理成本。别把所有钱花在“更大”，很多时候“更巧”更划算。

模型不是身份象征，而是可交付的配件。选型的原则是“任务适配+预算适配”。

6. 训练 vs 推理：把“学”和“用”的节奏分开管理

训练是让模型学习规律，推理是用学到的知识解决具体问题。很多团队容易把二者混在一起，导致节奏混乱。

• 训练侧：数据集构成、标注一致性、目标函数选择（例如偏好对齐、任务特定损失）。我会把训练迭代当作“版本发布”，每次都记录数据变更、指标变化。
• 推理侧：延迟预算、吞吐需求、缓存策略、批处理窗口。一次内容审核系统，我们把推理批量化，延迟从2.8秒降到0.9秒，业务终于愿意全量接入。
• 评估的闭环：上线后把在线反馈回流到数据集，做小步多次更新，而不是憋一个“大版本”。

把“学”的周期做成稳态，把“用”的体验做成常态，模型升级就像业务迭代一样自然。

7. Token（词元）：把成本、延迟和上下文当作产品资源管理

Token是模型处理语言的基本单位，它决定了你的上下文长度、成本和延迟。我们做过一次“系统提示语优化”，光是压缩冗长指令就降低了18%的推理成本。

• 上下文规划：哪些信息必须长期存在（系统角色、关键约束），哪些可以按需加载（检索片段、会话摘要）。
• 成本计算：输入和输出都按token计费，评审时把“每次调用的平均token数”当作成本项透明化。
• 语言差异：中文分词、混合中英文会影响token切分，提示词优化需要针对语言特点做实验，而不是直接套用英文模板。

把token当作“产品的带宽”，它和你的财务预算、性能体验直接相关。

8. 微调（Fine-tuning）：把“专长”用在该用的地方

微调是让通用模型在特定任务上更专业。我的经验是先问三个问题，再决定是否微调：

• 是否真的需要：如果通过RAG、提示工程就能达到满意度，微调不一定划算。我们在客服语气上做过小规模微调，投诉率下降明显，但在政策知识上反而更依赖RAG。
• 数据治理：标注的一致性、覆盖边界案例、隐私和合规。微调的数据泄露风险高，审计要做在前面。
• 效果评估：任务准确率、风格一致性、负面副作用（是否更容易过度自信）。上线前准备回滚方案，避免“永久改变模型行为却无法回退”。

微调像职业技能培训：不必处处开班，但该训练的岗位要训练到位。

9. Transformer 架构：理解它的优势，也要承认边界

Transformer让模型一次性看懂句子里的关系，注意力机制是它的核心。对产品来说，这意味着它在复杂文本理解上的优势明显，但也有边界：

• 长文本成本：注意力的计算随上下文长度增长很快，超长文档要做分段、摘要或检索，而不是全塞进模型。
• 结构化融合：当数据有清晰结构（表格、字段），用检索或规则配合Transformer，比让模型“猜”更稳。
• 专用子模型：在排序、召回等环节用专用小模型（如重排器），整体效果和成本都会更可控。

理解架构不是为了炫技，而是为了在“文本、结构、检索”的组合里做出最省钱也最好用的方案。

10. 梯度下降：把“模型怎么学”转化成“团队怎么迭代”

梯度下降是训练时用来逐步减少误差的方法。它的直觉像蒙眼下山，每一步修正方向直到接近最低点。对产品团队的启发更简单：不要期待一次训练就“找到最优解”，要做的是构建持续迭代的机制。

• 小步快跑：数据、损失函数、超参数都做分阶段实验，不把所有变更堆在一个版本里。
• 线下与线上：线下指标漂亮不代表线上有效，AB实验和灰度发布要常态化。
• 止损与回滚：像训练里的早停一样，产品也要设定“效果不达标就回退”的阈值，不让坏版本拖时间线。

从学习的机制到团队的机制，梯度下降提醒我们：改进是方向感+步伐控制，而不是一锤定音。

写在最后：把术语翻译成“可交付”

我常对团队说，做AI产品经理不是记住更多术语，而是把每个概念翻译成三样东西：场景适配、指标设计、风险边界。落地的过程很像搭积木——数据治理、检索质量、模型选型、工具接入、权限和审计、延迟与成本，每个块都要卡得牢，系统才稳。

下次评审一个AI需求，不妨试试这套提问法：

• 这件事需要检索还是仅凭模型内知识？如果需要检索，知识库怎么治理、怎么评估命中和可追溯？
• 任务是否需要Agent的多步自主性？失败如何回退、权限如何控制？
• 模型大小与预算、延迟的平衡点在哪？是否做级联或蒸馏来控成本？
• 上下文和token怎么规划？系统提示和检索内容各占多少“带宽”？
• 是否考虑微调？数据与评估是否准备充分、回滚方案是否明确？
• 工具接入是否标准化（如MCP），审计和速率限制是否到位？

当这些问题能被清晰回答，AI就不再是炫技和偶然成功，而是能交付、可复用、可迭代的产品能力。愿我们在AI的热潮里，不只是跑在前面，更能稳稳落地。