一年半实战后，他总结了构建GenAI应用的12条硬核教训

基于Juan Peredo一年半构建生成式AI应用的真实经验，这篇文章系统梳理了从架构复杂度、模型部署、评估体系，到Agent成本与可观测性的关键教训，帮助开发者少走弯路，把GenAI真正落地为可靠产品。

从“很酷”到“很复杂”：GenAI应用的第一道坎

为什么很多GenAI Demo看起来惊艳，却很难走到生产环境？Juan一开场就点破了核心矛盾：云平台和现成工具确实“能让你构建得更快”，但它们也在无形中放大了系统复杂度。过去一年半里，他反复体验到一个转变——当AI只是实验时，一切都很简单；一旦你要把AI真正“集成进应用”，复杂性会陡然上升。

这种复杂性并不来自单一技术，而是来自交叉点：模型调用、提示管理、评估、部署、监控，每一层都与传统软件不同。Juan直言，“一旦你开始把AI集成进应用，你面对的就是一类全新的问题”，这些问题并不存在于普通Web或移动应用中。

他分享的一个隐含教训是：不要低估GenAI应用的工程属性。很多团队一开始把它当成‘API调用+前端’，结果在扩展阶段被彻底拖慢。AI并不是给系统‘加一个功能’，而是引入了一种不确定性源头，这要求你从第一天就用系统工程的视角来设计。

模型部署不是细节，而是架构选择

为什么“模型放在哪里”会成为一个反复被低估的问题？Juan在谈到部署时，特意停下来强调：你可以把模型跑在云端，也可以直接在本地机器上运行，“不需要任何其他工具”。听起来这只是环境选择，但在真实项目中，它几乎决定了后续一切。

他提到，很多团队一开始为了省事直接用远程托管模型，直到发现延迟、成本、数据合规问题同时出现。反过来，本地部署看似简单，却在运维、更新、扩展性上“真的非常非常难”。这不是技术能力不足，而是因为模型本身并不是为传统部署范式设计的。

Juan反复回到一个判断标准：部署方式必须服务于产品目标，而不是工程师的偏好。尤其在GenAI应用中，推理速度、稳定性和成本会直接影响用户体验。忽视这一点，后期往往只能通过推倒重来解决。

没有评估，就没有进步：AI应用最容易被忽略的环节

当模型给出一个“看起来还不错”的回答时，我们真的知道它对用户有没有价值吗？Juan把“评估”称为GenAI应用中最容易被跳过、却最关键的一步。他提出一个直接的问题：“我们能做什么，来确保正在给用户提供正确的答案？”

他的答案并不复杂，但执行难度极高：在每一个阶段都进行评估。不是等上线后看用户反馈，而是在提示调整、模型更换、系统重构时持续评估模型表现。他强调，“评估真的应该在每一步都做”，这样反而能带来更快的开发速度。

这里的反直觉之处在于：评估不是拖慢节奏，而是避免返工。没有评估的GenAI应用，本质上是在‘靠感觉开发’，而感觉一旦失灵，问题往往已经积累到难以定位。

提示工程的底线：不要把Prompt写死在代码里

在谈到提示工程时，Juan给出了一个极其明确的结论：“prompt 永远不应该被编码进你的代码里。”这句话几乎可以当作GenAI工程的第一条纪律。

他背后的逻辑是，提示本身就是一种需要频繁试错和演进的‘配置’，而不是稳定逻辑。一旦你把它写进代码，就意味着每一次微调都要走完整的发布流程，这在快速迭代中几乎是不可接受的。

这个看似细节的选择，实际上决定了团队能否高效协作。把prompt外置，意味着产品、算法、工程可以在同一系统中对齐，也为后续评估和回滚留下空间。这是Juan在多次踩坑后总结出的工程底线。

Agent很强，但你的钱包未必同意

在视频后段，Juan谈到了当前最火的方向之一：AI Agent。他的态度很坦率——“我确实相信Agent是LLM的未来”。但紧接着，他给出了一个现实约束：成本。

他提到，在实际对比中，Agent方案在价格上可能出现“超过20倍的差异”。这不仅是账单问题，也是环境和可持续性问题。因此，他给出的建议是：每个团队都必须反问自己，“你真的需要这种能力吗？”

同样重要的，是Agent的可观测性。Juan把它作为最后一个话题强调：如果你无法观察Agent在做什么、为什么这么做，那么问题只会在用户侧爆炸。Agent不是魔法，而是更复杂的系统，值得同等复杂度的监控和理解。

总结

Juan Peredo的一年半实践，揭示了一个朴素但常被忽视的事实：GenAI应用的难点不在模型本身，而在工程决策。部署、评估、提示管理、Agent选择，每一步都在放大或压缩未来的复杂度。对开发者来说，真正成熟的标志不是“能不能用上LLM”，而是能否在不确定性中构建可靠系统。

关键词： GenAI应用， 模型部署， 提示工程， AI Agent， 模型评估

事实核查备注： 视频作者：Juan Peredo；频道：AI Engineer；时间跨度：一年半的GenAI应用构建经验；关键观点原话包括“tools will definitely help you build faster”“once you're trying to integrate AI to your application”“prompt should never be encoded in your code”“I do believe that agents are the future for LLMs”“over 20 times difference in terms of price”；未涉及具体公司、产品或模型名称。