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AI 产品经理常陷入大模型选型的困境，盲目追求参数、深陷术语、依赖榜单。本文通过五大典型场景实战分析，分享构建场景-能力-模型决策地图的方法，助您跳出技术参数迷雾，选出最适合业务的模型。

引言：我们为何会陷入选型焦虑？

2025年的某个周一早晨，某互联网公司的AI产品经理小王盯着电脑屏幕上的LMArena最新排行榜，眉头紧锁。榜单显示，GPT-5以微弱优势占据榜首，Claude 4.5紧随其后，而国内的GLM-4.6和Qwen3-Max也跻身前五。就在上周，领导刚刚给他下达任务：为公司的智能客服系统选择一款合适的大模型，要求性能领先，预算可控。

面对这份看似清晰的榜单，小王却感到前所未有的困惑——究竟该选择综合评分最高的GPT-5，还是价格更具优势的国产模型？

这种选型焦虑正在成为AI产品经理群体的普遍困境。我们常常看到这样的现象：

参数崇拜症：盲目追求千亿级参数规模，将模型参数量等同于智能水平，却忽视了业务场景的实际需求。某电商平台曾花费百万采购某旗舰模型，结果发现其在处理简单商品咨询时的表现与开源的7B模型相差无几。术语眩晕症：被MoE架构、上下文窗口、工具调用等技术术语淹没，无法判断哪些特性真正与业务相关。某银行的信贷审核系统选型会上，技术团队用了两小时讨论量化精度对推理速度的影响，却从未提及如何确保模型符合金融监管要求。榜单依赖症：将第三方评测分数作为唯一决策依据，忽视了榜单数据与真实业务场景的差异。在某内容平台发现，在MMLU榜单上表现优异的模型，在生成短视频文案时的用户满意度反而低于排名更低的竞品。

最佳的模型不是性能最强的，而是与业务场景最匹配的。就像厨师不会用手术刀切菜，医生不会用厨师刀做手术，每个模型都有其最适合的应用场景。成功的选型始于对场景的深度剖析，而非对技术参数的简单对比。

写这篇文章主要是想分享下产品经理如何跳出技术参数的迷雾，回归业务本质，去建立场景驱动的选型思维。我将通过五大典型场景的实战分析，展示如何从业务需求出发，一步步推导出最优的模型选择，最终实现技术价值与商业价值的统一。

核心方法论：构建场景-能力-模型的决策地图

在大模型选型的迷宫中，我们需要一张清晰的地图而非一堆零散的路标。场景-能力-模型决策框架，将复杂的选型过程简化为可操作的三步法，帮助AI产品经理在纷繁复杂的技术选项中找到明确的方向。

2.1 定义场景：精准描述问题与流程

场景定义的质量直接决定了选型的成败。一个精准的场景描述应当包含以下要素：用户角色、核心任务、工作流程、数据环境和成功指标。模糊的场景描述会导致后续的能力拆解和模型匹配出现偏差。

场景描述的黄金圈法则：

Why（价值目标）：该场景要解决什么业务痛点？创造什么价值？例如：降低客服人工介入率20%或提升代码生成效率30%。What（任务定义）：具体要完成哪些任务？例如：自动回复用户的订单查询或生成API文档并自动测试。How（工作流程）：任务的具体执行流程是什么？涉及哪些数据和系统？例如：用户提问→系统调用订单API→生成回答→记录对话日志。

某物流企业的场景定义案例颇具代表性。他们没有简单地说需要一个智能客服模型，而是描述为：在配送高峰期（上午9-11点，下午3-5点），帮助配送员通过语音交互快速查询异常订单信息（每天约2000次查询），要求响应时间不超过2秒，准确率达到95%以上，并且能识别方言口音。这个描述包含了时间特征、用户特征、任务特征和性能要求，为后续选型奠定了坚实基础。

2.2 拆解能力：分析核心能力需求

完成场景定义后，需要将其转化为对模型能力的具体要求。我们可以将大模型能力分为五大类，每类包含若干可量化的子能力：

能力拆解的关键在于区分必要能力和加分能力。某在线教育平台在自动批改数学作业场景中，将数学计算准确性列为必要能力（权重60%），自然语言解释列为加分能力（权重30%），而多语言支持则被排除在外。这种优先级排序帮助他们在有限预算下做出了最优选择。

2.3 匹配模型：寻找场景最优解

完成能力拆解后，模型匹配就变成了一个有明确标准的决策过程。我们建议采用三维评估法，从能力适配度、成本效益比和风险可控性三个维度对候选模型进行综合评估：

能力适配度：量化模型在各关键能力上的表现。可以采用1-5分制，根据每个能力的权重计算加权得分。例如，某智能客服场景中，工具调用能力权重40%，模型A得4分，模型B得5分，则B在该维度上多得0.4分。成本效益比：综合考虑API调用成本、基础设施投入、人力维护成本等。某企业测算显示，虽然国产模型的单次调用成本仅为GPT-5的20%，但需要额外投入3人月进行本地化部署，综合TCO（总拥有成本）反而高出15%。风险可控性：评估数据安全、合规性、服务稳定性等风险因素。金融、医疗等敏感领域应特别关注数据不出境和可解释性要求，某银行选择本地部署的GLM-4而非API调用的GPT-5，正是出于合规考虑。

决策地图应用示例：服装电商平台的商品推荐文案生成场景

场景定义：为每个商品自动生成3-5条推荐文案（100字以内），要求突出产品卖点，符合目标用户（年轻女性）的语言风格，每日处理约5000个SKU。能力拆解：内容生成（权重50%）、风格模仿（权重30%）、处理速度（权重20%）。复杂推理和工具调用不是必要能力。模型匹配：在测试中发现，虽然GPT-5的综合得分最高，但文心一言在女性化语言风格上表现更优，且调用成本仅为GPT-5的30%。最终选择文心一言作为主力模型，辅以人工审核机制。

通过这三步法，我们将复杂的选型过程转化为可系统化执行的决策流程。

实战案例解析：五大典型场景的选型逻辑

每个案例都遵循场景描述→核心能力需求分析→模型对比与选型建议→关键考量点的结构，为各位提供可复用的选型思路。

案例一：智能客服与高效工单处理

场景描述：需要即时获取最新业务规则、订单信息，并可能需调用外部系统查询某头部电商平台的智能客服系统每天需处理超过50万次用户咨询，其中60%是关于订单状态、物流信息、退换货政策等标准化问题，30%涉及复杂业务规则（如优惠券叠加、会员权益计算），剩余10%为需要人工介入的特殊情况。系统要求：

响应时间<2秒，支持7×24小时服务能实时获取订单系统、物流系统的数据可根据最新业务规则（如促销活动）调整回答支持多轮对话，能记住用户的历史问题

核心能力需求分析根据场景特点，我们识别出以下核心能力需求：

工具调用能力（权重40%）：这是该场景的最核心需求。客服系统需要调用多个外部API：订单查询API（获取用户订单状态）、物流跟踪API（获取最新配送信息）、会员系统API（查询用户等级和权益）。模型需要能正确理解何时需要调用工具、选择哪个工具、如何处理API返回结果。在测试中发现，不同模型的工具调用成功率差异显著，从65%到98%不等。上下文理解（权重25%）：用户咨询往往涉及多轮对话，例如我的订单什么时候到？→哪个订单？→昨天买的运动鞋。模型需要能记住对话历史，理解指代关系（如它、那个订单），并保持对话连贯性。某测试显示，上下文窗口超过8K的模型在多轮对话中的用户满意度比4K窗口模型高23%。知识更新速度（权重20%）：电商平台经常推出促销活动（如618、双11），业务规则频繁变化。模型需要能快速学习新的活动规则，而无需重新训练。理想情况下，新规则应能通过文档上传或简单提示词更新。成本控制（权重15%）：由于每日调用量巨大（约50万次），即使单次调用成本差异0.01元，每年也会造成18万元的成本差异。因此在满足基本性能要求的前提下，成本因素需要重点考量。

模型对比与选型建议

选型建议

首选方案：Claude Sonnet 4。虽然GPT-5在工具调用成功率上略高，但Claude Sonnet 4在知识更新速度（实时RAG）和成本控制方面优势明显。特别是其文档理解+工具调用的无缝集成能力，非常适合电商客服场景的动态业务规则。

备选方案：GLM-4.6。如果企业对数据隐私有严格要求（如用户订单数据不能出境），则建议选择GLM-4.6进行本地化部署。虽然初始投入较高，但长期来看可降低调用成本，并满足数据合规要求。 关键考量点

混合部署策略：可采用分级处理模式——简单咨询（如订单状态查询）使用本地部署的开源模型（如Qwen3-7B），复杂业务规则咨询使用Claude Sonnet 4，特殊问题自动转接人工。某平台采用此策略后，综合成本降低40%，同时用户满意度提升12%。工具调用安全机制：必须实现严格的权限控制，防止模型越权调用API。建议采用白名单+参数校验双重机制，例如限制客服模型只能查询当前用户的订单，不能访问其他用户数据。某平台曾因权限控制不当，导致模型泄露了其他用户的订单信息，造成严重公关危机。效果监控体系：建立用户满意度+转接率+错误率的三维监控指标。每日分析模型回答错误案例，定期（如每周）更新提示词和知识库。某电商平台通过持续优化，将客服模型的错误率从初期的15%降至3%以下。

案例二：代码助手与开发者体验提升

场景描述：辅助开发者生成、解释、调试代码，提升研发效率某软件公司的研发团队由50名开发者组成，主要开发语言为Python和Java，涉及Web后端、移动端和数据分析等多个领域。为提升团队开发效率，公司计划引入AI代码助手，主要用于：

根据自然语言描述生成函数或简单模块代码解释 legacy 代码的功能和逻辑识别并修复代码中的语法错误和潜在bug生成API文档和单元测试

团队对代码助手的核心期望是提升开发效率，不增加额外学习成本，每日预计调用量约2000次。

核心能力需求分析

代码生成准确性（权重40%）：这是代码助手的核心价值所在。模型需要能正确理解开发需求（如写一个Python函数解析JSON日志），生成可直接运行的代码，减少人工修改。评估显示，顶级模型的代码通过率（Pass@1）可达75%以上，而普通模型仅为40%左右。多语言支持（权重20%）：由于团队使用Python、Java等多种语言，模型需要在不同语言间保持一致的高质量表现。特别是对Java这类静态类型语言，模型需要正确处理类型定义、异常处理等语言特性。代码解释能力（权重15%）：能为复杂代码生成清晰的自然语言解释，帮助开发者理解 legacy 系统。某测试显示，优秀的代码解释可将新开发者理解旧系统的时间从平均7天缩短至2天。成本效益（权重15%）：代码助手属于高频调用场景，每日数千次调用会累积可观成本。需要在性能和成本间找到平衡。IDE集成（权重10%）：能否与团队现有的开发工具（如VS Code、IntelliJ IDEA）无缝集成，提供实时提示和交互，不打断开发流程。

模型对比与选型建议

选型建议首选方案：DeepSeek-R1 + 本地部署的CodeLlama-34B混合策略考虑到团队规模和成本预算，建议采用混合策略：

日常开发：使用DeepSeek-R1作为主力模型，其代码生成能力接近国际顶级水平，而成本仅为GPT-4 Code的40%。特别适合Python和Java的日常开发任务。敏感项目：对于涉及核心算法的代码生成，采用本地部署的CodeLlama-34B，确保代码不泄露到外部服务器。虽然初始部署成本较高，但长期来看适合核心代码保护。

备选方案：Claude Code 4如果团队对代码质量有极高要求（如金融科技项目），且预算充足，可选择Claude Code 4。其优势在于代码安全性高，减少敏感信息泄露风险。 关键考量点

代码安全机制：无论选择哪种模型，都必须实施严格的数据安全措施。建议：1) 禁止向AI助手粘贴核心算法代码；2) 使用企业级API密钥，开启审计日志；3) 定期审查模型调用记录，确保合规使用。某金融科技公司通过这些措施，成功在提升开发效率30%的同时，确保了代码安全。团队接受度：代码助手的引入需要考虑开发者的使用习惯。建议先选择2-3个试点团队，收集反馈并优化使用流程，再全面推广。某公司的调查显示，提供定制化提示词模板可将开发者接受度从65%提升至90%。效果衡量体系：建立开发速度+代码质量的二维评估体系。可通过对比引入前后的功能开发周期、代码缺陷率等指标，量化评估助手的实际价值。某团队的数据显示，AI助手使简单功能开发时间从4小时缩短至1.5小时，同时单元测试覆盖率提升了25%。

案例三：内容创作与营销文案生成

场景描述：自动生成社交媒体文案、广告创意、视频脚本等某快消品牌的营销团队负责公司在抖音、小红书、微信公众号等多个平台的内容运营，团队5人，需要每月产出约200条各类营销内容，包括：

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小红书种草文案（突出产品使用体验，语气亲切）抖音短视频脚本（包含镜头描述、旁白和背景音乐建议）微信公众号推文（深度产品介绍，图文结合）电商平台商品详情页文案（突出卖点，促进转化）

团队希望AI工具能减轻重复劳动，激发创意灵感，内容需符合品牌调性（年轻、时尚、亲切），并能根据不同平台特点自动调整风格。 核心能力需求分析

创意性与吸引力（权重35%）：营销内容需要吸引目标用户（18-35岁女性）的注意力，避免陈词滥调。模型需要能生成新颖的表达方式和角度，如使用网络流行语、创造情感共鸣点。某测试显示，创意性高的文案能带来30%以上的点击率提升。风格模仿能力（权重25%）：能准确把握不同平台的语言风格（如小红书的姐妹分享风格 vs 公众号的专业测评风格），并保持品牌调性的一致性。理想情况下，模型只需通过少量示例（3-5条）就能学会特定风格。多模态生成（权重20%）：除文本外，最好能生成简单的图像描述（供设计师参考）或视频镜头建议。例如，为口红文案生成特写嘴唇涂抹过程，背景为粉色渐变的视觉描述。内容相关性（权重15%）：生成内容需准确反映产品特点和卖点，避免与事实不符（如将保湿面霜描述为抗皱功效）。某调查显示，内容准确性问题会导致品牌信任度下降40%。成本控制（权重5%）：由于内容生成量相对可控（每月200条），成本因素权重较低，但仍需考虑性价比。

模型对比与选型建议

选型建议

首选方案：文心一言在中文创意写作和多平台风格模仿方面表现最佳，特别是对小红书、抖音等平台的语言特点把握精准。其营销文案模板库功能可快速生成符合平台调性的内容，减少人工修改。

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增强方案：文心一言 + 通义千问-VL对于需要图文结合的场景（如公众号推文），可先用通义千问-VL生成配图建议和设计灵感，再由文心一言生成文案，形成图文协同的创作流程。某团队采用此方案后，图文内容制作效率提升60%。

关键考量点

品牌调性一致性：建立品牌风格指南，包含语言风格、禁用词汇、核心卖点等，作为提示词的固定部分。某品牌通过提供风格示例库（10条优秀文案），使模型生成内容的风格一致性从65%提升至90%。人工审核机制：AI生成的内容必须经过人工审核才能发布，重点检查：1) 是否符合广告法（如避免最佳、最高级等绝对化用语）；2) 是否准确反映产品特点；3) 是否符合平台规范。某团队因未审核AI生成的最有效减肥产品宣传语，被罚款20万元。内容个性化策略：利用AI的批量处理能力，为不同目标人群生成个性化内容。例如，为年轻妈妈和职场女性生成不同侧重点的产品文案。某品牌的测试显示，个性化文案的转化率比通用文案高35%。

案例四：复杂推理与专业分析（金融、科研）

场景描述：进行数学计算、逻辑推理、金融分析或科研数据解读某证券公司的研究部门由10名分析师组成，主要负责行业研究报告、上市公司财务分析和投资策略制定。团队计划引入AI辅助工具，用于：

财务报表分析（计算毛利率、资产负债率等指标，识别异常波动）行业数据解读（分析市场规模、增长率、竞争格局等）投资逻辑构建（基于多因素分析提出投资建议）研究报告撰写（生成分析摘要和数据可视化建议）

对AI工具的核心要求是推理准确、逻辑清晰、可解释性强，每日调用约50次，主要用于辅助深度分析而非替代分析师决策。 核心能力需求分析

复杂推理能力（权重40%）：这是金融分析场景的核心需求。模型需要能处理多步骤逻辑推理，如营收增长放缓但利润率提升可能意味着什么？。评估显示，顶级模型在金融推理任务上的准确率可达85%，而普通模型仅为55%。数学计算准确性（权重25%）：能准确进行财务指标计算（如DCF估值模型）、统计分析（如回归分析、假设检验），减少计算错误。某测试中，优秀模型的计算准确率可达98%，而普通模型存在约15%的计算错误。事实一致性（权重20%）：在分析中引用准确的财务数据、行业指标和政策信息，避免幻觉。金融分析对事实准确性要求极高，错误的数据引用可能导致重大投资失误。推理可解释性（权重15%）：能清晰展示分析过程和逻辑链条，如为什么认为该公司存在财务风险？，便于分析师理解和验证。可解释性还能帮助识别模型的推理错误。

模型对比与选型建议

选型建议

首选方案：GPT-5 Thinking在复杂金融推理和数学计算方面表现最佳，特别是其思维链可视化功能能清晰展示分析过程，便于分析师验证和调整。适合对分析深度要求高的场景（如上市公司深度报告）。

备选方案：DeepSeek-R1 + 金融数据库如果预算有限，可选择DeepSeek-R1，并结合金融数据库（如Wind、同花顺）的API调用，弥补模型在实时数据和专业知识方面的不足。某券商采用此方案，在保持分析质量的同时，降低了60%的AI使用成本。

关键考量点

监管合规要求：金融分析工具必须符合证监会的相关规定，建议：1) 保留所有AI分析记录，包括输入提示和输出结果；2) 明确AI分析的辅助性质，最终决策由分析师负责；3) 定期审计AI分析的准确性。某券商因未保留AI分析记录，被监管机构罚款50万元。数据安全机制：金融数据属于敏感信息，必须确保：1) 不向AI工具上传未公开的内幕信息；2) 使用企业级API，开启数据加密；3) 禁止AI工具存储分析数据。某团队因向AI助手上传未公开财报数据，涉嫌内幕信息泄露，被立案调查。人机协同流程：建立AI初筛→分析师深化的工作流程。AI负责数据整理、指标计算和初步分析，分析师专注于关键判断和投资建议。某团队的数据显示，这种协同模式使研究报告产出效率提升80%，同时分析师能将更多精力放在深度研究上。

案例五：多模态交互与智能助手

场景描述：处理图像、语音等多模态输入，提供综合智能服务某智能手机厂商计划为其新机型开发一款智能助手，集成在系统层面，为用户提供全方位服务，主要功能包括：

图像理解：识别照片内容（如这是什么花）、扫描文档并转换为文字语音交互：支持自然对话、语音命令（如设置明天早上7点闹钟）多模态创作：根据文字描述生成图像（如画一只穿着西装的猫）实时翻译：支持10种语言的语音/文字互译，包括方言识别

助手需在手机端本地运行（保证响应速度和隐私），同时支持云端增强（处理复杂任务），目标是自然交互，功能全面。 核心能力需求分析

多模态理解（权重30%）：能无缝处理文本、图像、语音等多种输入，建立跨模态关联（如理解把这张照片里的建筑介绍一下）。评估显示，顶级多模态模型的跨模态理解准确率可达85%，而普通模型仅为55%。本地推理性能（权重25%）：在手机端本地运行时，需保证：1) 响应延迟<1秒；2) 内存占用<4GB；3) 耗电合理。某测试显示，优化后的7B多模态模型可在中端手机上流畅运行，而未优化的模型会出现卡顿。交互自然度（权重20%）：支持上下文理解、指代消解、自然打断等对话功能，模拟人类交互体验。某用户调研显示，自然度高的助手使用频率是普通助手的3倍。功能全面性（权重15%）：覆盖图像、语音、翻译等多种功能，避免用户频繁切换应用。隐私保护（权重10%）：本地数据本地处理，敏感信息（如照片、语音）不上传云端，符合数据保护法规。

模型对比与选型建议

选型建议

首选方案：Qwen3-VL在本地部署性能和多模态理解方面平衡最佳，能在中端手机上流畅运行，且中文交互自然度高。其轻量化-标准版-增强版的三级部署策略可适配不同配置机型，平衡性能和资源消耗。

高端方案：Gemini 3 Pro对于旗舰机型，可选择Gemini 3 Pro，其多模态理解和交互自然度略胜一筹，适合对体验要求极高的场景。

关键考量点

端云协同策略：设计本地优先，云端增强的混合架构：1) 简单任务（如本地相册识别）在手机端完成；2) 复杂任务（如专业图像分析）上传云端处理；3) 敏感数据（如私人照片）始终本地处理。某厂商采用此策略，既保证了90%任务的低延迟，又实现了复杂功能。用户体验优化：多模态交互需特别注意：1) 语音识别的环境适应性（如降噪处理）；2) 图像识别的实时性（如AR场景）；3) 错误处理的友好性（如我没听懂，可以再说一遍吗）。某用户测试显示，良好的错误处理可将用户满意度从70%提升至92%。持续迭代机制：建立用户反馈-模型优化的闭环：1) 收集用户与助手的交互数据（匿名处理）；2) 定期分析失败案例（如识别错误、理解偏差）；3) 通过OTA更新模型。某厂商通过6个月的持续优化，将助手的任务完成率从75%提升至90%。

第四章、避坑指南：场景选型中常见的三个陷阱

即使掌握了场景-能力-模型的方法论，在实际选型过程中，我们仍可能因为思维惯性或外部干扰而走入误区。

陷阱一：混淆通用能力与场景适配度

某电商平台的商品推荐系统选型时，技术团队坚持选择在MMLU榜单上排名第一的模型，理由是综合能力最强。然而上线后发现，该模型在推荐转化率上的表现甚至不如团队之前使用的专用推荐模型。问题出在哪里？这是典型的通用能力陷阱——将模型在通用评测集上的表现等同于在特定场景中的实际效果。MMLU等综合榜单主要衡量模型的广泛知识和通用推理能力，但业务场景往往有其特殊性：

数据分布差异：榜单数据多为学术性内容（如科学、历史），与业务数据（如商品描述、用户评论）的分布有显著差异。某测试显示，在MMLU上表现优异的模型，在处理电商评论情感分析时的准确率比专用模型低15%。评价标准不同：榜单通常以准确率为主要指标，而业务场景可能更关注转化率、用户满意度等商业指标。某内容平台发现，在创意写作任务上，人类评价与模型的BLEU分数相关性仅为0.35。任务特性差异：通用榜单难以覆盖所有业务任务特性。例如，金融风控需要低误判率，而客服系统需要高响应速度，这些特性在通用榜单中无法体现。

避坑策略：构建场景化测试集不要依赖第三方榜单，而应构建与业务场景高度一致的测试集。具体步骤：

从实际业务数据中抽样100-200个典型案例，覆盖不同子场景和难度级别。为每个案例定义明确的成功标准（如客服问题解决率、代码通过率）。邀请3-5名业务专家对模型输出进行盲评，计算平均分。仅比较模型在该测试集上的表现，而非通用榜单分数。

陷阱二：忽视成本结构与实际使用量的关系

某SaaS公司在选择智能客服模型时，简单比较了各模型的单次调用成本，选择了单价最低的模型。然而三个月后，财务部门发现AI支出超出预算200%。原因是团队低估了实际调用量（从预期的每日1000次增长到5000次），而所选模型的按量计费模式在高调用量下成本激增。这说明了成本陷阱的复杂性——模型选型不能只看单次成本，而应综合考虑：

计费模式差异：不同模型可能采用不同的计费方式：按token数、按调用次数、按并发数，或包年套餐。某企业因未注意到模型的输出token单独计费规则，导致实际成本比预期高3倍。使用量波动：业务高峰期的调用量可能是平时的5-10倍（如电商大促期间的客服咨询）。需评估模型在流量波动下的成本变化，选择弹性计费模式。附加成本：除了模型调用，可能还有数据预处理、API网关、人工审核等附加成本。某团队发现，为满足金融合规要求，AI辅助系统的附加成本占总投入的40%。长期成本趋势：模型价格通常会随时间下降（如GPT-4的价格两年内下降70%），需考虑长期使用的成本变化，而非仅看当前价格。

避坑策略：TCO（总拥有成本）分析框架构建全面的TCO模型，至少包含以下要素：

陷阱三：过度设计，用Agent大炮打Prompt小鸟

技术炫技陷阱的典型表现——忽视业务需求的当前阶段，盲目追求复杂技术架构，导致项目延期、成本超支。我们必须认识到：

80%的业务需求可用简单方案满足：大多数业务场景（如FAQ、简单文案生成）不需要复杂的Agent能力，通过精心设计的Prompt和RAG技术即可满足需求。调查显示，70%的企业AI应用可通过Prompt+知识库的简单架构实现核心价值。复杂架构带来隐性成本：Agent、多智能体等复杂架构不仅开发周期长，还会带来维护困难、系统不稳定等长期问题。某企业的智能客服Agent系统上线后，因规划器与执行器冲突导致的故障占总故障的40%。迭代速度比完美架构更重要：在AI快速发展的当下，快速上线、持续迭代远比一步到位更明智。某互联网公司采用最小可行产品策略，用Prompt方案先上线核心功能，3个月后再逐步引入Agent能力，既验证了业务价值，又避免了过度设计。

避坑策略：KISS原则与渐进式架构遵循Keep It Simple, Stupid原则，采用渐进式架构：

阶段一（0-3个月）：用Prompt Engineering + RAG实现核心功能，快速验证业务价值。例如，客服系统先实现知识库检索+标准回答生成。阶段二（3-6个月）：引入基础工具调用能力，解决重复劳动。例如，客服系统自动调用订单API获取用户信息。阶段三（6+个月）：在验证业务价值后，再考虑引入Agent等复杂架构，解决多步骤规划问题。

我们的平台采用此策略，6个月内完成了从简单问答到智能导购的演进，同时将开发成本控制在预算范围内。通过识别并规避这三个常见陷阱，我们可以确保选型过程始终围绕业务价值展开，避免资源浪费和项目风险。记住，技术是手段，业务价值才是目的。

总结：你的选型清单

经过前面章节的理论学习和案例分析，我们已经掌握了场景驱动的大模型选型方法论。为了将这些知识转化为可行动的决策工具，我梳理了一个实用的选型清单，希望能帮助各位在实际选型过程中系统思考，确保不遗漏关键环节。

场景定义清单

我是否能用一句话清晰定义核心场景？（例如：帮助电商客服自动回答用户的订单查询问题）是否明确描述了用户角色、任务流程和成功指标？是否识别了场景的特殊约束？（如响应时间、数据隐私、行业合规）是否估算了日均/月均调用量和增长趋势？是否收集了至少100个真实业务案例作为测试样本？

能力拆解清单

是否识别出场景的3-5项核心能力需求？（如代码生成、工具调用）是否为每项能力分配了权重，反映其对场景的重要性？是否明确了每项能力的最低要求和理想标准？（如准确率≥85%）是否区分了必要能力和加分能力？是否考虑了能力的未来变化？（如半年后是否需要多模态支持）

模型匹配清单

是否列出了至少3个候选模型，包括国内外不同选项？是否使用场景化测试集对候选模型进行了实测？是否计算了各模型的TCO（总拥有成本），而非仅看单次调用价格？是否评估了模型的部署方式（API/本地）对业务的影响？是否考虑了供应商的稳定性和长期支持能力？是否制定了主模型+备用模型的容灾方案？

风险评估清单

是否评估了数据隐私风险，并采取了保护措施？是否确保模型使用符合行业监管要求？（如金融、医疗）是否制定了人工审核机制，防止模型生成有害内容？是否评估了模型依赖风险（如API中断对业务的影响）？是否建立了模型效果监控和异常处理机制？

实施规划清单

是否制定了分阶段实施计划，包括MVP和迭代路线？是否明确了团队分工（如Prompt工程师、数据标注员）？是否建立了效果评估指标体系（如准确率、用户满意度）？是否计划定期（如每季度）重新评估模型选型？是否为团队提供了模型使用和维护的培训？使用此清单时，建议组织跨部门评审会议（技术、产品、业务、法务），共同检查各项内容，确保选型决策的全面性和可行性。记住，优秀的选型不是一次性的决策，而是持续优化的过程。随着业务发展和技术进步，定期回顾和调整选型策略，才能确保AI始终为业务创造最大价值。

最终思考：选型即战略大模型选型不仅仅是技术决策，更是业务战略的重要组成部分。在AI技术快速迭代的今天，保持开放学习的心态，建立系统化的决策框架，比选择某个具体模型更为重要。希望本文提供的方法论和工具，能帮助各位在AI浪潮中把握方向，让大模型真正成为业务增长的助推器，而非技术焦虑的来源。

本文由 @511（AI产品） 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来Unsplash，基于CC0协议

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