郑州软件开发实践：某科技公司AI客服系统从需求到上线的全周期开发‌

      在郑州做软件这活儿，说起来并不光鲜。我们团队接了个项目，是为一家中等规模的科技公司做 AI 客服系统，从最初的需求会到正式上线，跑了整整四个月。讲真，过程里既有按流程走的刻板环节，也有临时改方案、临时加班的那种狼狈，但也挺真实的，大家都在努力。

      需求阶段其实很关键。业务方会把期望说得很美好：要覆盖 24/7，多轮对话，能处理投诉还能做智能推荐。咱们第一件事是把这些“美好”拆成可交付的块，优先级、验收标准、失败回滚都得写清楚。上次我在郑州二七广场那家咖啡馆对接需求，客户当场改了三次，挺戏剧化，嗯，记忆犹新。

      技术选型上没必要追最新最炫，稳定更重要。我倾向于用成熟的对话管理框架配轻量级的微服务，把模型放在独立层，接口清晰。数据方面，我们先做了小规模标注，用真实工单训练，避免“合成数据过拟合”的坑。个人觉得小步快跑更实用，亲测有效，因为可以早发现思路错了。

      开发和集成期最常见的是接口不一致、异常场景没覆盖。之前对接项目时踩过这个坑：客服转人工的握手逻辑弄错，导致用户在兜圈子，他比我更懂，比我更会处理，结果还是我们去补救。为此我们写了详细的 API 流程图，并且在沙箱环境模拟大量并发。

      测试阶段我挺注重用户体验的，把真实同事放进去当“试客”，他们会用一些奇怪的问题，正好暴露模型弱点。性能测试则在云上压测，发现瓶颈马上做异步化处理。上线那天有点紧张，但提前准备了回滚计划，最终平稳切换，团队都松了口气，大家都笑了。

      上线后监控和持续优化更像长期战役。我们设了错误率、转人工率、平均响应时长等指标，每周迭代模型并调整槽位。技术之外，落地还靠培训和流程配合，系统再智能，流程不顺也白搭，这点我比较坚持，确实重要。

      说到教训吧，别把 MVP 做得太复杂，别把不成熟的模型直接放到生产里。技术可以不断改，但用户信任一旦丢了很难挽回。我觉得以上这些方法更实用，且更接地气，暂时想到这么多，后续有补充再更。