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“AI驱动”是一个警示信号。以下是开发者识别虚假宣传的指南。 “AI驱动”这个术语已经成为新的“云计算”——一个毫无意义的营销术语，常常用来为某个功能的价格上涨辩护，而这个功能充其量也不过是一个华丽的if/else语句。作为工程师和技术采购者，我们的任务是超越流行词汇，系统性地拆解供应商的主张。 在评估了数十种所谓的“AI”工具后，我制定了一个简单的框架来识别AI洗白。以下是需要注意的警示信号。 警示信号 #1：无法解释“如何” 如果供应商使用“智能算法”等术语，但无法清楚说明他们是使用自然语言处理主题建模、预测模型还是简单的启发式方法，这就是一个重大警示信号。真正的AI应用是建立在特定方法论之上的。模糊的解释往往掩盖了肤浅的实施或完全缺乏内部专业知识。 警示信号 #2：他们推销功能，而非结果 如果演示只是对华丽的“AI功能”的快速浏览，而没有与可衡量的结果（例如，降低延迟、降低错误率、提高转化率）建立明确的联系，这就是技术为技术而存在的迹象。变革性的AI不仅仅是增加功能；它解决的是可量化的问题。 警示信号 #3：“魔法黑箱”辩护 当你询问数据模型、训练要求或如何衡量准确性时，如果得到的回答是“这是专有的”或“它就是有效”，请保持警惕。这种缺乏透明度是一个巨大的治理和风险问题。它引发了关于潜在偏见、数据隐私和简单无效性的直接担忧。真正的AI供应商可以讨论他们的模型训练和可解释性的概念方法，而不泄露他们的知识产权。 警示信号 #4：“AI孤岛”架构 一个没有明确、稳健的与现有系统集成策略的AI解决方案，注定会导致数据孤岛和手动变通。AI很少能单独提供价值；它需要从核心操作工作流中获取数据，并通过良好记录的API将洞察反馈到这些工作流中。 警示信号 #5：没有现实世界的证明 在营销幻灯片上，关于近乎完美的准确性和普遍适用性的夸大声明很容易出现。最终的证明在于实施。如果供应商无法提供与你公司规模和复杂性相似的详细、相关的案例研究及可衡量的结果，他们很可能是在出售一个承诺，而不是一个产品。 结论：要求证明，而不是承诺 AI的潜力是真实的，但当前的供应商市场充满了炒作。以你在代码审查中所采用的同样批判性思维来对待它。提出尖锐的问题，要求透明度，并始终关注可触及、可衡量的结果。

我认为代码模式是一个改变游戏规则的功能。你可以在单个大语言模型步骤中组合多个工具调用。<p>我刚刚将其构建为一个可即插即用的vercel AI SDK封装。

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