AI 产品的未来：评估驱动的时代
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May 30, 2025
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AI 产品的复杂度远超想象——看似简单的功能背后是多个环节串联的复杂流程。本文揭示为什么评估能力将成为 AI 产品时代的核心竞争力。从确定性到概率性的转变要求我们重新思考产品开发方式，而系统性评估是唯一能确保产品持续优秀的手段。
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最近有个现象很有意思：大家都在谈论 AI Agent，好像这是什么全新的概念。但实际上，任何稍微复杂一点的 AI 产品，背后都不是单个模型的简单调用，而是多个环节串联的复杂流程，可能存在 AI 的自主调用、连续调用，也有可能是各种不同的预置流程（有些人会觉得应该分为 Agent 和 Workflow 两种方式）。
问题来了：当你的产品不再是一问一答的简单交互，而是需要经过多个步骤才能给出结果时，你怎么知道它到底做得好不好？
这个问题比你想象的更致命。
评估：新时代的核心竞争力
让我直说：评估能力将决定 AI 产品的生死。
为什么？因为评估浓缩了业务的精华和流程的根本，能够设计出好的评估体系，本质上说明你深度理解了业务逻辑、用户需求和价值创造过程，这不是什么技术指标，这是需求理解的直接体现。
拿 Mapify 举例，这款产品看起来很简单——把任何内容变成思维导图，用户只需要丢个链接或上传个文件，几秒钟就能得到一张漂亮的思维导图。
但这个"看起来简单"的背后，其实有无数个决策需要做：用户上传了一个 PDF，要不要提取文字？还是先识别图表？YouTube 视频是分析字幕还是音频？不同类型的内容需要不同的处理方式。同时，看起来简单实际上复杂的还有，迭代导图、添加更多想法以至于聊天时可能触发的某些功能，每个功能背后可能都是完全不同的驱动形式。
关键问题来了：
- 你怎么知道这些流程哪个效果好，哪个效果差？
- 怎么衡量这些不同流程的有效性？
- 怎么定义和理解同一类型但细节不同带来的差异？
- 对比的标准到底是什么？
这些都需要深度的业务理解才能回答。市面上那些通用基准测试？只能作为参考。真正有价值的评估，必须来自对具体业务场景的深刻洞察。
从确定性到概率性的范式转换
这里有一个根本性的变化，很多人说是理解了，但实际上在做产品的方式上还没意识到：以前我们写代码，if-else 的逻辑，结果是确定的。现在用 LLM，同样的输入可能产生不同的输出。
这种从确定性到概率性的转换，会彻底改变产品开发的流程。过去，你知道代码逻辑正确，系统就正确。现在，你必须通过系统性地评估才能知道系统的真实表现。
更有意思的是，随着新模型发布频率越来越高，持续跟进最新进展变得至关重要——因为模型能力边界在快速变化，如果不及时测试新模型，可能会错过成本更低、效果更好的替代方案。
但真的如此吗？你有根据你的业务系统性地实测过吗？还是简单发一两个问题聊聊看？比如说我就发现在某些提炼摘要、指令遵循的场景，思考模型可能表现还不如非思考模型，按常理说，能够进行推理的模型应该在所有任务上都表现更好，这也是业界的普遍预期。
但在需要忠实提炼总结的场景下，思考模型有时候反而不如非思考模型。为什么？因为它们"想得太多"了。比如一个用例是在处理一篇关于 Apple TV 剧集 Sunny 的评论文章时，思考模型容易遗漏或捏造关键信息，多处与原文不符，出现了大量原文中并不存在的概念和分析。
这种"过度思考"导致的偏离在一篇论文中也得到了证实——DeepSeek R1 在大多数机器翻译和文本总结评估任务上表现不如一些非推理模型（当然我上面的用例测试的并不是 DeepSeek R1）。
这进一步说明了业务导向评估的重要性，我们需要根据具体任务调整评估策略——有些场景需要忠实性，有些场景需要创造性。
同时，在复杂的 Agent 流程中，不是所有环节都需要用最强的模型，关键是知道什么时候用什么模型来控制成本。
这不是技术细节，这是思维模式的根本转变。
评估的进化能力
有一个容易被忽略但极其重要的维度：评估体系本身需要具备学习和适应能力。
AI 系统在动态环境中运行，用户行为、业务场景都在变化。今天有效的评估标准，三个月后可能就过时了。所以评估体系不能是静态的规则集合，而必须是能够自我迭代的智能系统。
这意味着什么？意味着你的评估框架需要能够识别新出现的用户模式，发现原有指标的失效信号，自动调整权重和标准，甚至提出新的评估维度。
在 Mapify 的实践中，不同使用场景下用户对"好的思维导图"的定义在不断演化，需求也会发生变化。某些场景下用户更关注知识结构的完整性，而某些场景下则更看重创意的激发效果。
这种动态性要求 AI 产品团队必须具备更深层次的能力——不仅要知道怎么评估，还要知道什么时候需要改变评估方式，这可能是未来工作上最重要的差异化能力之一。
评估驱动的持续进化
未来，随着模型能力的提升，我们可以通过对业务和流程的深度理解，用评估数据来驱动模型的强化训练和优化（开个脑洞）。
这将形成一个正向循环：更好的评估 → 更精准的模型选择和优化 → 更优的模型表现 → 更丰富的评估数据 → 更深入的业务理解。这不是技术问题，这是商业模式问题。谁能建立这样的循环，谁就能在竞争中立于不败之地。
在这个过程中， 经过训练的小模型和大模型的分工协作会越来越清晰。经过训练的小模型处理标准化、高频任务，大模型处理复杂推理、创新任务，通过智能编排系统实现最优配置。而这一切的基础，都是精确的、能够自我进化的评估体系。
结语
说到底，不管你叫自己 AI Agent、ChatBot 还是 Workflow 都不重要。用户根本不关心这些技术概念，他们也不知道什么是"AI Agent 产品"。
用户只关心一件事：你的产品到底好不好用？
这个"好不好用"怎么衡量？怎么持续改进？怎么确保下次更新不会让体验变差？答案就是评估能力。
从 Mapify 这样"简单"产品的复杂实践中可以看出，评估能力将成为 AI 产品时代最稀缺的核心竞争力之一。它不是一个技术问题，而是对业务本质的深度理解，以及让这种理解能够持续进化的能力。
概念会过时，技术会迭代，但对解决问题的追求是永恒的。
