AI应用开发有一套区别于传统软件的项目流程。微软官方文档将LLM应用开发的生命周期归纳为四个阶段：初始化、测试、评估和精简、生产环境。

阶段一：初始化（定义目标和设计解决方案）

这一阶段的核心工作不是写代码，而是“想清楚”。需要明确：AI要解决什么具体问题？用户会怎么和AI交互？AI的输入是什么、期望输出是什么？需要什么数据来支撑？

以“新闻文章分类”为例，需要先定义分类的类别、收集示例数据集、构建基础的提示词框架。对于企业场景，这一步还需要判断“AI是否真的适合这个场景”——高度确定性的任务用规则引擎更可靠，AI更适合处理开放性的、需要灵活判断的任务。

阶段二：测试（用小型数据集验证）

这一阶段是快速迭代的循环：针对示例数据集运行流程、评估效果、调整提示词或流程设计、再次测试。关键原则是“用小数据集快速验证”，而不是一开始就追求完美。

阶段三：评估和精简（用更大数据集验证泛化能力）

当小型数据集上的效果稳定后，需要用更大、更多样的数据集评估。目标是检验AI在不同场景、不同表达方式下是否都能正常工作。这一阶段可能会发现新的优化点，需要回到测试阶段继续迭代。

阶段四：生产环境（部署和监控）

部署上线不是终点。AI应用需要持续监控：回答质量是否下降、用户反馈如何、Token消耗是否在预算内。根据监控数据，可能需要回到前面的阶段进行优化。

爱得科技的实践视角：大连爱得科技在传统软件开发和系统集成领域有十六年经验，在AI应用开发中延续了“先梳理业务逻辑、再选择技术方案”的工作方式。AI应用的核心不是“用了什么模型”，而是“解决了什么业务问题”。