作者 | 于斌平

編輯 | 云昭

在大模型時代，軟件應用開發(fā)范式正在發(fā)生深刻變革。傳統(tǒng)的開發(fā)模式以代碼為核心，注重如何用代碼實現(xiàn)功能及用戶的交互體驗；而大模型時代的開發(fā)則以模型能力為核心，強調(diào)智能交互設計和業(yè)務場景創(chuàng)新。本文將從新范式的關鍵特征、軟件工程模式和開發(fā)理念的變革、建議與實踐三個方面展開討論，旨在為企業(yè)在大模型落地過程中提供全面的技術和方法指引。

1.新范式的關鍵特征

1.1 人機交互模式發(fā)生改變

傳統(tǒng)開發(fā)圍繞功能實現(xiàn)和用戶界面（UI）設計展開，注重功能的代碼實現(xiàn)和用戶操作體驗，交互設計以研究點擊和鍵盤輸入組合順序為重點。而在大模型為基礎的應用開發(fā)中，人機交互模式發(fā)生了根本性的改變，更關注用戶與系統(tǒng)的對話交互（包括顯式對話和隱性對話），包括對話內(nèi)容、意圖識別、上下文管理和異常處理等。例如，齊心集團員工報銷AI助手系統(tǒng)，員工可以直接與系統(tǒng)對話：“報銷打車費98元?！毕到y(tǒng)自動通過AI大模型確定用戶的意圖和需求，解析報銷人、成本中心、費用科目、摘要等具體信息，結果跟用戶以對話方式確認后，調(diào)用模型自動生成報銷單，自動走審批流完成報銷。

1.2 對話流即代碼

傳統(tǒng)開發(fā)，幾乎所有的功能都通過寫代碼來實現(xiàn)，而大模型時代應用開發(fā)的一個重要范式特征是“對話流即代碼”。它將開發(fā)者的關注點轉向自然語言對話的設計和實現(xiàn)。與傳統(tǒng)代碼開發(fā)不同，這種方法將對話視為代碼和核心邏輯，通過自然語言處理技術將用戶交互轉化為可執(zhí)行的操作。開發(fā)者需要設計不僅僅是功能邏輯，而是如何通過對話流完成功能的實現(xiàn)。例如，齊心集團智能客服系統(tǒng)需設計對話流程（如用戶提問 → 模型解析 → 知識庫/業(yè)務庫查詢 → 生成回復→用戶反饋→重新查詢獲取答案→用戶反饋），而非傳統(tǒng)的菜單導航。在這個過程中，開發(fā)者需要關注如何處理用戶意圖、管理對話上下文，以及處理對話中的異常情況。這需要開發(fā)人員具備設計合適對話流以及構建和優(yōu)化自然語言理解模型的能力。通過將對話流視為代碼的一部分，開發(fā)者可以更好地適應大模型時代的發(fā)展需要，創(chuàng)造更智能的應用體驗。

1.3 基于模型能力優(yōu)先

在大模型應用開發(fā)中，開發(fā)能力從“圍繞代碼的軟件工程設計實現(xiàn)”轉變?yōu)椤盎谀Ｐ湍芰Α?。傳統(tǒng)開發(fā)通常專注于構建代碼框架、類/方法、算法、業(yè)務/系統(tǒng)/數(shù)據(jù)邏輯，而在大模型時代，開發(fā)者需要充分挖掘和利用模型的潛在能力。通過提示詞 prompt 工程、RAG、多模型調(diào)用、多模態(tài)集成、模型精調(diào)、預訓練等方式，最大化模型的產(chǎn)出能力。以齊心集團HR員工助手“問心心”系統(tǒng)為例，通過企業(yè)知識庫為員工自動生成企業(yè)流程制度、業(yè)務知識等問題的回復。開發(fā)者無需逐一實現(xiàn)固定的問答規(guī)則，而是通過設計精準的提示（Prompt），引導大模型結合上下文理解和知識庫查詢，生成個性化且準確的回答，從而大幅提升開發(fā)效率和用戶體驗。

圖片

1.4數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化模型輸出效果

模型輸出需要結合動態(tài)數(shù)據(jù)（如用戶實時行為、業(yè)務數(shù)據(jù)庫），并通過反饋循環(huán)優(yōu)化結果。例如，齊心集團云采商城推薦系統(tǒng)調(diào)用大模型生成推薦內(nèi)容，同時根據(jù)用戶點擊率/加購率和使用場景變化動態(tài)調(diào)整推薦策略；智能客服根據(jù)模型回復的問題準確率，及時調(diào)整優(yōu)化Prompt工程和知識庫查詢策略。

1.5 多模態(tài)融合

整合文本、語音、圖像、視頻等多種模態(tài)的模型能力，構建復合型應用。例如，齊心集團交互數(shù)字人員工“心心”，能夠處理用戶提出的各種問題諸如報銷流程、商品詳情咨詢、售后服務問題、數(shù)據(jù)分析等。能夠通過不同的交互方式如語音、圖片、文字、甚至一段小視頻等，與用戶實時互動。系統(tǒng)根據(jù)輸入內(nèi)容，自動調(diào)用文本、語音和圖像處理能力，高效地解決用戶各種形態(tài)的問題，提升企業(yè)協(xié)同辦公能力和員工滿意度。

圖1：齊心集團數(shù)字員工“心心”系統(tǒng)實現(xiàn)邏輯

1.6 跨模型協(xié)同

調(diào)用不同模型的專長（如DeepSeek處理推理類需求、GPT處理文本分析、通義千問處理圖片分析等），處理綜合類復雜類業(yè)務場景問題。例如，齊心集團交互數(shù)字人系統(tǒng)，調(diào)用DeepSeek R1模型解析用戶需求，調(diào)用千帆模型生成文字答案，調(diào)用通義千問模型分析圖片，調(diào)用圖像模型生成可視化結果。

2.軟件工程模式和開發(fā)理念的變革

2.1 開發(fā)者的能力重心發(fā)生變化：從“流程設計”到“模型驅動”

傳統(tǒng)的軟件工程，不論是“敏捷開發(fā)”還是“瀑布式開發(fā)”模式，軟件開發(fā)的工作重心是業(yè)務流程（如訂單流程）和數(shù)據(jù)邏輯的設計及實現(xiàn)，開發(fā)者需手動編寫各種邏輯及數(shù)據(jù)時序，關注功能的代碼實現(xiàn)及優(yōu)化。

大模型時代，業(yè)務功能由大模型推理生成，開發(fā)者更關注數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型微調(diào)訓練、Prompt工程等。開發(fā)者從編寫代碼邏輯轉向設計模型交互鏈路，通過低代碼工具和模型能力快速實現(xiàn)功能。例如，齊心集團云采商城智能推薦系統(tǒng)，開發(fā)人員不再編寫推薦算法和數(shù)據(jù)訓練邏輯，而是訓練模型理解用戶下單場景和喜好用途，調(diào)用大模型生成推薦商品（如DeepSeek + 商品知識庫）。

2.2 工程角色轉變：從“單一職責者協(xié)作”到“多角色協(xié)作或多面手工程”

一般應用軟件開發(fā)，通常是單一職責者協(xié)作或主導。角色構成主要由軟件工程師（Full Stack Developer、Backend Developer等）負責開發(fā)，產(chǎn)品經(jīng)理負責分析用戶需求，設計流程和業(yè)務功能實現(xiàn)策略，軟件工程師根據(jù)需求文檔編寫代碼，測試團隊進行功能測試，上線后依賴人工運維和運營。

大模型時代的軟件工程技術人員，其角色和工作模式在潛移默化中逐漸發(fā)生改變。角色構成包括AI工程師、數(shù)據(jù)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、安全與合規(guī)專家、軟件工程師、測試工程師。通常開發(fā)流程為：

1)需求分析：產(chǎn)品經(jīng)理分析用戶需求，明確主要功能點，以模型為基礎設計人機交互方式，并與AI工程師討論對模型的需求。

2)模型開發(fā)：AI工程師進行大模型微調(diào)，設計RAG模式，設計提示詞Prompt工程，優(yōu)化對話生成能力；數(shù)據(jù)工程師清洗歷史數(shù)據(jù)，并根據(jù)關鍵意圖標注數(shù)據(jù)。

3)業(yè)務功能開發(fā)：軟件工程師編寫業(yè)務代碼，調(diào)用模型能力，實現(xiàn)業(yè)務需求功能。

4)系統(tǒng)集成：AI工程師將訓練好的模型部署為API服務，軟件工程師調(diào)用模型API到應用系統(tǒng)中。

5)安全與合規(guī)審查：安全專家審查模型輸出是否符合數(shù)據(jù)隱私保護和業(yè)務合規(guī)要求。

6)測試與上線：軟件工程師、AI工程師、測試團隊驗證模型在多種場景下的表現(xiàn)，用模型編寫測試用例進行功能測試；系統(tǒng)上線后，持續(xù)監(jiān)控用戶反饋，動態(tài)優(yōu)化模型和對話流程，并使用模型能力進行系統(tǒng)自動化監(jiān)控和運維。

實際上，一般企業(yè)配備這么多角色顯然是比較困難的。所以對以往的技術人員提出了比較高的轉型要求，即之前的單一職責的軟件開發(fā)工程師或者產(chǎn)品經(jīng)理，需要同時具備AI工程師、數(shù)據(jù)工程師、系統(tǒng)集成工程師，甚至安全專家等多個職能。

例如，齊心集團智能客服系統(tǒng)的開發(fā)工程中，軟件工程師負責基礎工程代碼的編寫，同時負責訓練和微調(diào)大模型，使其能夠理解用戶的多樣化提問，還需要部署模型API到云原生平臺，實現(xiàn)用戶與模型的實時交互。軟件工程師也要審查模型輸出是否包含敏感信息、模型是否有安全漏洞等。產(chǎn)品經(jīng)理負責清洗歷史客服對話數(shù)據(jù)，標注關鍵意圖和實體，同時分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化對話流程。

圖2：齊心集團智能客服系統(tǒng)架構圖

2.3 軟件架構的變化：從“分布式微服務”到“模型服務化”

互聯(lián)網(wǎng)時代，“服務化/微服務化”是應用軟件架構的標配（實際上被“濫用”，很多業(yè)務場景的軟件架構并不適合“微服務化”，另議），這種架構通常會以單一功能邏輯服務提供為標準，拆分功能模塊（如訂單服務、庫存服務、支付服務、注冊服務），通過RPC或HTTP API進行服務間通信，重點在于業(yè)務流程的編排和事務管理。例如，電商系統(tǒng)中，訂單服務負責處理下單邏輯，支付服務負責調(diào)用第三方支付接口完成支付功能。

大模型時代，大部分功能邏輯服務，都可以通過大模型以API形式提供服務，形成模型服務網(wǎng)格（如文本生成服務、推理分析服務、圖像識別服務），服務間通信更注重模型推理結果的調(diào)用和整合，重點在于動態(tài)資源調(diào)度（如不同模型調(diào)用分配）和模型服務的高可用性。例如，齊心集團智能客服系統(tǒng)調(diào)用“文本生成模型服務”生成回復，調(diào)用“情感分析模型服務”判斷用戶情緒，通過ReAct機制，調(diào)用大模型能力實現(xiàn)對不同工具集的調(diào)用（如商品、訂單、結算等）。

2.4 模型訓練與推理：從“傳統(tǒng)機器學習”到“大模型專用工具鏈”

使用傳統(tǒng)機器學習框架（如Scikit-learn、XGBoost）訓練模型時，特征工程是核心環(huán)節(jié)，依賴算法工程師人工設計特征（例如用戶點擊率預測中需構造行為序列統(tǒng)計特征、時間窗口聚合特征）。模型部署通常采用本地服務化或輕量級REST API。此類方法對AI工程能力要求較高，需掌握特征交叉策略（如多項式特征生成）和超參數(shù)優(yōu)化（如網(wǎng)格搜索）等專業(yè)技能。

大模型時代，AI開發(fā)呈現(xiàn)"普世工程化"和"半自動化"趨勢，在“大模型專用工具鏈”的加持下，模型訓練的門檻逐步降低。典型表現(xiàn)在以下幾個方面：

1）自動化特征工程。云平臺（如阿里云PAI）集成智能特征處理工具，支持自動數(shù)據(jù)清洗（缺失值填充）、特征編碼（類別變量Embedding）與特征選擇（基于特征重要性排序）。

2）預訓練+微調(diào)范式?；陬A訓練模型（如CV領域的ViT，NLP領域的BERT）通過精調(diào)接口（如華為云ModelArts、OpenAI platform、千帆ModelBuilder）快速適配業(yè)務場景，大幅降低數(shù)據(jù)需求。

3）分布式訓練簡化。主流云平臺框架原生支持分布式訓練，配合云平臺資源調(diào)度（如華為云ModelArts的彈性GPU集群）實現(xiàn)一鍵擴展。

4）流程標準化。端到端流水線，從數(shù)據(jù)標注（集成Label Studio等工具）、模型訓練（AutoML自動超參搜索）到服務部署（KServe推理框架）全鏈路標準化。

5）低代碼開發(fā)：通過可視化界面配置訓練任務，支持自動生成數(shù)據(jù)增強策略（如隨機裁剪/旋轉）。

以齊心集團云采商城訓練圖片審核模型為例。數(shù)據(jù)準備階段，使用數(shù)據(jù)標注服務完成圖片檢測標準精細化標注，自動提取EXIF元數(shù)據(jù)（如設備、分辨率）作為輔助特征。模型訓練階段，選擇預訓練視覺模型（如ResNet-101），配置分布式訓練節(jié)點，系統(tǒng)自動優(yōu)化學習率調(diào)度策略。推理部署階段，使用部署服務部署模型，結合DeepSeek R1實現(xiàn)計算優(yōu)化目的。

2.5 數(shù)據(jù)基礎設施：從“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫”到“向量數(shù)據(jù)庫”

一般應用系統(tǒng)，數(shù)據(jù)存儲以關系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、PostgreSQL）為主，以NoSQL數(shù)據(jù)庫如Redis、MongoDB、ArangoDB等為輔，數(shù)據(jù)處理以結構化數(shù)據(jù)為核心，注重事務一致性和數(shù)據(jù)完整性。

隨著AI大模型的普及推廣，以私有/專屬知識查詢?yōu)橹鱎AG模式逐步成為標配，RAG模式的數(shù)據(jù)存儲以向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus、Pinecone）為主，支持非結構化數(shù)據(jù)的向量化存儲和檢索，數(shù)據(jù)處理以語義理解和相似度檢索為核心，注重高效檢索和實時反饋。例如，齊心集團推薦系統(tǒng)存儲用戶興趣及喜好、場景及對應商品的向量，通過向量數(shù)據(jù)庫快速檢索相似內(nèi)容。

2.6 自動化與低代碼：從“手動編碼”到“AI輔助開發(fā)”

傳統(tǒng)開發(fā)者手動編寫代碼，依賴IDE（如VS Code、IntelliJ）和版本控制系統(tǒng)（如Git），業(yè)務邏輯以代碼形式實現(xiàn)，需手動調(diào)試和優(yōu)化。

大模型時代開啟全新AI開發(fā)模式，AI范式以語義級代碼生成（如完整模塊生成）、上下文感知補全（基于代碼環(huán)境推薦裝飾器）為核心，開發(fā)效率提升數(shù)倍。例如，開發(fā)者向模型描述需求“實現(xiàn)用戶登錄的功能，Python語言”，模型自動生成相關代碼和前端UI。

AI輔助開發(fā)通過大語言模型將自然語言需求直接映射為可執(zhí)行代碼，結合低代碼工具實現(xiàn)“需求-代碼”的端到端壓縮。開發(fā)者從編碼者轉型為AI訓練師，聚焦邏輯校驗與業(yè)務對齊，開發(fā)模式從“人寫機器跑”升級為“人機協(xié)同設計”。使用AI輔助開發(fā)工具（如GitHub Copilot、Cursor）生成主要代碼，開發(fā)者只需根據(jù)特定業(yè)務邏輯進行二次修改、微調(diào)即可。正如 Cursor 創(chuàng)始人所言：“我們不是在教 AI 寫代碼，而是讓它成為人類創(chuàng)造力的延伸?！痹谶@種新范式下，清晰的表達將會成為一種重要的生產(chǎn)力。

特別一提的是，在大模型時代，傳統(tǒng)的UI設計師和前端工程師崗位，正快速地被AI取代，可以預見在不久的將來（不是5-10年，可能就是18個月左右），一些普通的后端工程師崗位，也會被AI取代。AI 輔助編程已經(jīng)是一個不可逆的潮流趨勢，不能高效使用 AI 工具為己所用的程序員將很快被時代拋在后面。

2.7 算力與資源管理：從“本地/專屬計算”到“AI云原生與分布式計算”

過去，AI算力基本依賴本地服務器或購買云平臺專屬算力服務器，成本很高但資源利用率有限，模型訓練和推理需手動配置硬件資源（如CPU、GPU）。例如，在本地/專屬服務器上運行機器學習模型，依賴手動調(diào)整硬件配置。

隨著各大云平臺紛紛入場大模型領域，AI算力天然絲滑地依賴云原生基礎設施（如華為云、阿里云），模型訓練和推理通過云服務動態(tài)分配資源。方式上，既可調(diào)用云平臺的Maas服務，也可以動態(tài)購買GPU算力（如按需擴展GPU集群）和RPM/TPM。國內(nèi)外主流云平臺，如華為云ModelArts、阿里云PAI、千帆ModelBuilder，都支持這些模式。齊心集團的大模型研發(fā)，也受益于這些模式。

2.8 數(shù)據(jù)安全與隱私：從“傳統(tǒng)加密與訪問控制”到“智能與隱私增強技術”

在傳統(tǒng)開發(fā)范式中，數(shù)據(jù)安全與隱私主要依賴于訪問控制、靜態(tài)數(shù)據(jù)加密和傳輸加密等機制。例如：數(shù)據(jù)存儲采用AES等對稱加密，保障數(shù)據(jù)在存儲中的安全性；通過權限分級和認證（如OAuth、RBAC）限制數(shù)據(jù)訪問；在數(shù)據(jù)傳輸中使用TLS協(xié)議防止竊聽和篡改；等等。這種方式適用于關系型數(shù)據(jù)庫中存儲的結構化數(shù)據(jù)，如金融機構保護用戶的交易數(shù)據(jù)，電商系統(tǒng)中的訂單和用戶信息等，主要解決未經(jīng)授權訪問和數(shù)據(jù)泄露問題。

大模型時代，數(shù)據(jù)類型和獲取方式逐漸多樣化，隱私和安全需求更為復雜，比如大家熟知的，通過提示詞的巧妙設計，向大模型“套取”敏感數(shù)據(jù)等。傳統(tǒng)安全機制已難以滿足非結構化數(shù)據(jù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)場景的需求，在以上數(shù)據(jù)安全策略的基礎上，出現(xiàn)新的技術范式，包括：

1)聯(lián)邦學習：在本地訓練模型，敏感數(shù)據(jù)不直接共享。

2)差分隱私：在數(shù)據(jù)處理和模型推理時加入噪聲，保護個體隱私。

3)同態(tài)加密：在加密狀態(tài)下進行計算，無需解密即可處理數(shù)據(jù)。

4)零知識證明：驗證數(shù)據(jù)真實性的同時不暴露具體數(shù)據(jù)內(nèi)容。

5)隱私增強技術與模型安全性優(yōu)化：對生成內(nèi)容的隱私保護提出新要求，如通過內(nèi)容過濾和模型輸出的隱私屏蔽，防止生成內(nèi)容中泄露敏感信息。

例如，齊心云采商城專屬化推薦系統(tǒng)，用戶場景、下單記錄及行為數(shù)據(jù)存儲為向量表示，并采用聯(lián)邦學習和差分隱私技術，在隱私數(shù)據(jù)安全可控的前提下進行語義分析，確保系統(tǒng)既能提供優(yōu)質(zhì)服務，又保護用戶隱私。

3.建議與實踐

3.1 提高Prompt工程能力和質(zhì)量，提高模型可使用性和可透明性

1) 迭代式Prompt設計：采用A/B測試和反饋閉環(huán)，不斷優(yōu)化Prompt工程能力，提高在各場景下輸出的準確性。常見方法有：格式化Markdown、FewShot、COT、L2M、BOT、ReAct等，大模型使用效果提升的其他通用做法還有使用RAG、SFT等。

2) 模型解釋模塊引入：在推理大模型出來之前，利用SHAP、LIME等工具，為模型決策過程增加可解釋性，幫助業(yè)務人員理解系統(tǒng)輸出。在DeepSeek R1等推理大模型問世后，可輸出推理“thinking”過程，讓使用人員理解輸出結果是如何產(chǎn)生的。

3) 示例：在齊心集團主數(shù)據(jù)智能治理系統(tǒng)中，技術團隊通過不斷迭代優(yōu)化Prompt工程，對常見問題形成實例性標準結果，結合用戶反饋優(yōu)化Prompt，并使用RAG模式進行向量庫語義檢索，輸出結果準確率最高提升了28%；在員工助手數(shù)字人“心心”系統(tǒng)中，直接使用DeepSeek R1推理模型，輸出了推理過程，提升問題解答的透明度。

3.2 完善MLOps全流程

MLOps指的是在機器學習項目的整個生命周期中，涵蓋從數(shù)據(jù)準備到模型部署、監(jiān)控以及持續(xù)迭代優(yōu)化的各個環(huán)節(jié)。它通過自動化和協(xié)同工作，將開發(fā)、測試、部署、運維等過程無縫連接起來，從而確保模型能夠穩(wěn)定、高效地在生產(chǎn)環(huán)境中運行。

1)自動化訓練與版本管理：構建從數(shù)據(jù)采集、清洗、特征工程到模型訓練、評估和版本發(fā)布的閉環(huán)流水線。

2)持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）：通過自動化測試、在線驗證、日志監(jiān)控及異常預警，確保新模型發(fā)布后能夠平滑回滾。

3)在線/離線監(jiān)控：實時監(jiān)控模型推理性能和用戶反饋，形成持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)。

4)示例案例：在齊心集團主數(shù)據(jù)智能治理系統(tǒng)中，引入MLOps理念方法，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)標注、模型微調(diào)到API部署的全流程建設和管控。系統(tǒng)收集用戶使用反饋，評估輸出結果并不斷驗證模型表現(xiàn)，針對badcase進行分析和數(shù)據(jù)再標注、模型微調(diào)；當某個版本出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)能自動回滾至穩(wěn)定版本，保障服務連續(xù)性。

3.3 建立混合云架構

1)對實時性響應不高的需求場景：直接調(diào)用云平臺大模型服務API。

2)對實時性要求較高，并且需要私有知識庫或對輸入數(shù)據(jù)有保密性要求的場景：可獨立部署企業(yè)專有模型。

3)僅對實時性有很高要求的單一需求場景：可將部分模型推理任務下沉至邊緣節(jié)點，降低響應延遲。

4)混合云協(xié)同：構建中心云服務與邊緣節(jié)點之間的數(shù)據(jù)同步和任務調(diào)度機制，實現(xiàn)高效資源利用。

5)示例案例：齊心集團研發(fā)和使用AI大模型的各項目中，根據(jù)不同場景需求構建了混合云架構。主數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)在本地邊緣設備上部署了輕量級模型，實時響應處理數(shù)據(jù)問題；復雜的商品推薦及客戶詢價系統(tǒng)由中心云端專屬大模型處理，其他相關系統(tǒng)直接調(diào)用云端MaaS模型服務API處理。系統(tǒng)間通過任務調(diào)度實現(xiàn)無縫銜接，既滿足實時響應需求，又確保計算資源高效利用，并能有效節(jié)省成本。

3.4 組織與團隊轉型

1)組織與團隊能力轉型：任何事情的本質(zhì)都是人和組織，大模型引起的變革也不例外。所以首先是組織和團隊的能力向AI大模型時代需要的能力和結構轉變?？梢越M建涵蓋AI工程師、數(shù)據(jù)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、安全專家和軟件工程師的多角色協(xié)作團隊，共同完成系統(tǒng)設計與落地。注意，這里是多角色而不是多個崗位，最好的模式是一個崗位承擔多個角色?？梢钥紤]培養(yǎng)多面手工程師和產(chǎn)品經(jīng)理，使傳統(tǒng)的軟件工程師和產(chǎn)品經(jīng)理向具有大模型能力的新型技術人員轉變。

2)內(nèi)部培訓與知識共享：建立學習和技術分享機制，提升團隊對AI新技術、大模型新范式、Prompt工程、向量模型、模型微調(diào)、MLOps工具及安全合規(guī)知識的整體掌握。

3)明確戰(zhàn)略目標，凝聚團隊共識：大模型作為新一輪生產(chǎn)力變革的核心驅動力，需以戰(zhàn)略機遇視角錨定方向，同步推動組織能力重構與個人認知升級，實現(xiàn)技術革命背景下的系統(tǒng)性躍遷。

4)案例：齊心集團定期舉辦AI技術沙龍和案例分享，向行業(yè)AI專家學習，團隊間互相學習，營造隆重AI學習氛圍，并通過一些直接或間接的大模型任務/項目模式，樹立成功項目典范，逐漸以點帶面使整個組織逐步擁有大模型開發(fā)能力，掌握大模型開發(fā)新范式。并通過敏捷開發(fā)流程實現(xiàn)從需求收集、模型微調(diào)到系統(tǒng)部署的高效協(xié)作，顯著提升了大模型工程的開發(fā)效率與上線成功率。

4.總結

大模型時代重塑了企業(yè)應用軟件開發(fā)的核心邏輯，推動開發(fā)范式從“代碼驅動”向“模型能力優(yōu)先”轉型。本文系統(tǒng)闡述了新范式的六大關鍵特征：對話交互重構、模型服務化架構、多模態(tài)融合、跨模型協(xié)同、數(shù)據(jù)基礎設施升級及AI輔助開發(fā)普及，并結合齊心集團實踐案例驗證了技術落地的可行性。實踐證明，開發(fā)者需聚焦Prompt工程、MLOps全流程優(yōu)化及混合云架構設計，同時推動組織能力向多角色協(xié)作/多面手能力轉型。通過戰(zhàn)略目標錨定與團隊認知升級，企業(yè)可系統(tǒng)性實現(xiàn)生產(chǎn)力躍遷，在智能化競爭中占據(jù)先機。

5.后記

未來，大模型技術將持續(xù)深化與垂直行業(yè)的融合創(chuàng)新，催生更具變革性的應用場景。然而，當前仍面臨模型可解釋性不足、數(shù)據(jù)隱私保護機制不完善、算力成本居高不下、應用場景創(chuàng)新乏力以及系統(tǒng)升級成本高昂等關鍵瓶頸。建議模型廠商重點突破輕量化部署技術與倫理治理框架，產(chǎn)業(yè)界應著力打造開放協(xié)同的工具鏈生態(tài)以降低應用門檻，企業(yè)用戶則需立足業(yè)務痛點精準匹配場景化解決方案。唯有通過技術創(chuàng)新與組織變革的雙輪驅動，才能充分釋放大模型的產(chǎn)業(yè)價值，引領數(shù)字化發(fā)展的智能新時代。