AI 功能模块设计
记录在产品中引入 AI 功能模块时的目标、能力边界、接入方式和工程化设计思路。
#tech / ai
#type / synthesis
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AI 功能模块设计
范围
这篇笔记关注的是如何把 AI 能力设计成一个产品模块，而不是单独讨论模型原理。
一句话定义
AI 功能模块的核心，不是简单接一个模型接口，而是围绕目标、任务、知识、配置和交互入口，把 AI 能力做成可持续扩展的产品能力层。
设计目标
- 基础对话,可以选择基于数据库的知识问答。
- 帮用户快速把自然语言意图转成结构化目标，协助拆分 task
- （创建目标和它相关的关键结果，并生成对应的 taskTempalte，把一个目标转换成指标和 todo）
- 补充知识和生成初稿
- 知识库管理，用户说相关的内容，或者复制一段知识，然后 能自动基于现有知识库中的笔记和需要的范式来扩充自己的数据库。
- 支持用户按自己的模型、API 和规则做配置（openai 格式）
- 在桌面端和浏览器端都能方便唤起使用
一个实用的模块拆分
- 对话入口：悬浮按钮、快捷键、侧边栏
- 能力层：目标生成、任务拆分、知识问答、内容生成
- 配置层：模型选择、API 配置、权限和开关
- 上下文层：项目数据、知识库、历史会话、用户偏好
设计时最该先想清楚的事
- 它到底服务哪个主流程，而不是孤立存在
- 哪些能力适合自动生成，哪些必须让用户确认
- 是否能复用现有数据和知识文档，而不是另起一套存储
- 模块失败时，是否仍然不影响原有主流程可用
常见误区
- 只做聊天窗口，没有真正接入业务流程
- 没有能力边界，什么都想让 AI 做
- 没有配置隔离，导致不同用户或环境难以管理
- 模块很重，却没有真正减少操作成本
最短记忆方式
先想 AI 模块服务哪个流程，再决定入口、能力、上下文和配置怎么组织。