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生产级AI应用是什么样子?

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整个行业都在探索企业AI应用的落地形态，但很多尝试都走入了误区。输出结果不能局部调整、与业务系统割裂而独立部署、独立UI不能与人协同、号称通用标品，这些都不是生产级AI应用该有的样子。

在传统软件开发模式下，以Cursor为代表的AI Coding工具为开发者提效甚多。这些工具能根据开发者的一句话生成一堆代码文件，但它们生成的内容一定不是开发者想要的最终正确结果。原因在于大模型必定存在幻觉，即使开发者给出的信息非常明确，AI生成的结果也可能存在错误，况且开发者也未必能一次性说清楚所有要求。

不同于消费级场景下用户对AI输出内容准确度的高容忍度，在生产级内容生成场景下，用户需要AI应用提供持续局部调整的能力，且不影响其它正确的部分。如果每一次调整都是一次完全重新生成，用户等待的时间会很长，token的消耗也将非常巨大。生产级AI应用该怎样支持用户对结果持续局部调整？

在对数据进行增删改查的事务记录场景下，传统软件模块具有更低的成本和更高的确定性。在逻辑固化的业务领域仍然应该使用传统软件模块，而在那些需要智力去思考怎么做并且去操作执行的事务执行环节上，则可以借助AI的智力。

一套与传统业务系统割裂而独立部署的AI系统，无法全面理解已有软件模块的能力，无法便捷地对特定软件模块发起调用，更无法基于已有软件模块的能力去编排执行时序。生产级AI应用该怎样对传统软件模块进行感知、驱动和编排？

目前市面上能够看到的AI应用，几乎都为AI配置了专属的独立UI，通常是聊天对话界面。这种在聊天对话框中与AI交流的模式，也是绝大多数人对AI应用的认知。

这种模式有用，但真的还不够。AI的智力潜力并没有被充分发挥出来，AI应该像一个聪明的工作伙伴一样，在人类可操作的UI上与人类协同工作。人类可以对AI的操作进行确认或调整，AI可以代替人类执行业务系统上的操作。生产级AI应用该怎样支持AI与人类基于UI的协同工作？

不同企业之间的业务流程、业务规则、业务数据、业务模型都是不同的，企业之间存在巨大的差异性。企图打造一套通用的AI应用必然是行不通的，生产级AI应用一定是定制化开发的。生产级AI应用该怎样支持企业私有数据/知识/特有业务模型的理解使用？

整个行业都在探索生产级AI应用的形态，但尚无定论。JitAi对生产级AI应用提出了具象化定义：AI对传统软件模块的感知、驱动和编排，AI与人类基于UI的协同，AI对企业私有数据/知识/特有业务模型的理解使用。

AI对传统软件模块的感知、驱动和编排​

传统软件系统成本低、确定性高，在操作逻辑固化的领域仍然有效，AI智件要与其原生融合，而不是取代。AI要使用企业私有的信息化系统，让AI功能嵌入到信息化业务流程中，作为不同的事务执行助理嵌入到业务操作的各个环节中。这些事务执行类的AI助理和系统的事务记录管理功能是原生一体的，相互驱动和调用。

在JitAi的AI原生应用架构中，应用遵循**JAAP（JitAi AI Application Protocol）**协议，应用的每个模块都是自描述的，这种描述信息在开发阶段就产生，而且足够精炼、足够准确。AI不需要读取大量代码和文档，就可感知到系统模块的能力。

一个业务操作流程通常需要调用多个独立的系统模块，并且需要按照一定的时序执行。JitAi支持在可视化界面上为特定业务操作开发专用的AI助理，AI助理要使用的系统模块也是以可视化形式添加的，这些模块包括各种业务数据增删改查功能、自定义的业务函数以及前端页面操作。在运行时，AI根据业务数据和用户需求驱动对特定功能模块的调用，智能编排多个功能模块的执行时序。

AI与人类基于UI的协同​

AI作为智能助理辅助人类工作，人类可以对AI的决策和动作进行观察与干预，共同实现工作成果的正确性。在使用JitAi开发的AI应用中，AI助理不仅可以与人对话，还可以操作人类操作的一切界面UI。AI的操作以人类完全可理解的方式被可视化，人类也使用相同的UI界面去精准干预AI的结果。

这种AI对前端UI的操作能力也得益于JitAi的AI原生应用架构，前端功能模块作为系统模块的组成部分，同样可以被AI感知、驱动和编排。

AI对企业私有数据/知识/特有业务模型的理解使用​

不可能存在一种AI应用，在对企业私有数据/知识/业务模型一无所知的情况下，就能为企业提供有价值的服务。这也是生产级AI应用必须定制开发的原因，通用标品行不通。

企业的数据和知识资产都可以通过建模的形式被AI理解使用。JitAi提供便捷的领域结构建模能力和模型操作能力，人和AI基于双方都能理解的模型，在UI上协同工作。结构建模包括数据表模型定义、各领域特有的Doc/Excel文档模板的定义等业务实体对象的定义。JitAi提供了对各类数据模型的操作能力，这些能力作为系统模块的一部分，可被AI感知、驱动和编排。

结语​

生产级AI应用不是一个独立的聊天机器人，而是与企业业务系统深度融合的若干个智能助理。企业智能化建设并不是为传统系统简单加上AI功能，而是从AI原生的视角重构业务系统，让AI的智力得到充分发挥。