早上才八点四十分, 倪好提前二十分钟到达工位, 被迫救火。
电脑刚开机，她便瞥见右下角弹出几条未读消息。
运营小王：“倪好，早上好。昨天上线的那个智能客服又出问题了。”
倪好听了心脏跳的巨快，她微微皱了下眉: “出现了什么问题？”
“有用户连续问了三次同一个问题，AI每次都给不一样的答案。还有两个用户问产品说明，直接返回‘暂未找到相关信息’。”
倪好点开后台并吩咐小王 “把那几个会话ID发我。”
不到一分钟，小王把截图丢了过来。
倪好一条条认真地看过去, 过了几分钟她指出: “这两个不是一个问题。”
小王：“啊？”
她指着其中一张截图: “这个是知识库没召回。”
又划到下一张继续说: “这个呢，是Prompt约束没压住。”
“那这个呢？”
倪好停了一下。
“这个……”她重新看了一遍:“模型本身的问题。”
小王有些懵, 摇了摇头:“不太明白, 那这三个有什么区别？”
倪好把电脑转过去, 方便小王查看屏幕。
“知识库缺失，补数据就行。Prompt漏洞，改规则。模型原生能力不足，你再怎么改Prompt都只能改善，解决不了。”
刚解决完, 叮铃铃的电话又打了进来, 后端李凯: “倪好，今天早高峰接口延迟有点高。”
“P99多少？”
“刚到2.8秒。”
“昨天呢？”
“1.4。”
倪好看了一眼监控。
“先把新功能的灰度降到百分之十。”
“这么快？”
“先保线上。等早会再看原因。”
九点的会议室里已经准时坐了五个人。每个人捧着自己的笔记本电脑。
周骁把电脑接上投影，看着大家：“先说模型。昨天那版微调之后，准确率提升了4.7%。”
黄文欣听了后，立刻接话：“准确率是涨了，但接口平均响应时间也涨了。”
倪好也抬头问：“响应时间涨了多少？”
“平均多了三百毫秒。”
周骁皱着眉头却说：“但是效果明显更好。”
李凯：“用户又不是看准确率报表，他等两秒和等三秒，体验完全不一样。”
两个人就这样在会议室开始争论起来。
倪好没有马上打断，等他们争完，她才问：“这4.7%的提升，集中在哪些场景？”
周骁翻了一页ppt ，看完才回答
“主要是专业术语和长文本问答。”
“占总请求量多少？”
“不到百分之十五。”
“那不值得拿全量用户的响应速度换。”
周骁愣了一下。
倪好又把目光看向李凯：
“模型先不全量。把专业问答场景单独切出来做灰度。”
然后又看向周骁：
“你继续验证效果。”
周骁：“那其他场景呢？”
“用上一版。”
早会中途运营小王提出：
“还有个需求，客户希望AI能自动生成合同。”
李凯听完脸都黑了。
“今天？”
运营小王：
“客户说最好今天能看到Demo。”
倪好：
“合同什么类型？”
“采购合同。”
“涉及金额和法律条款吗？”
“肯定涉及。”
倪好直接摇头。
“今天做不了。”
小王愣住：
“为什么？不就是让模型生成吗？”
倪好：
“生成和能不能上线是两回事。”
她把电脑屏幕转过来。
“合同这种场景，一旦模型出现幻觉，责任谁承担？”
大家无以反驳，会议室开始安静下来。
“如果只是内部Demo，可以做。生产环境不行。”
小王：
“那多久？”
倪好想了一下。
“如果只是固定模板生成，三天可以给Demo。”
“如果要真正上线，至少把权限、审核、日志和风险拦截补齐。”
“哪些场景AI能做好，哪些目前绝对做不到。”
九点三十分：RAG智能问答出现“知识库明明有答案，AI却回答不知道”。
她开始追溯。
九点五十分
倪好把昨天的几十条bad case全部拖进表格。
其中一条让她停了下来。
用户问：
“公司的年假什么时候清零？”
知识库里明明有员工手册。
但AI回答：
“抱歉，我暂时无法找到相关信息。”
她把截图发给算法周骁。
倪好：
“这条帮我看一下召回。”
几分钟后，周骁检查完代码回复：
“召回正常，Top3里面就有员工手册。”
倪好眉头都快拧成麻花了
“那为什么没回答？”
周骁：
“我再查一下。”
过了一会儿。
“模型判断这个问题缺少具体年份。”
倪好：
“那它为什么不追问？”
周骁：
“Prompt里没写。”
倪好沉默两秒。
然后打开PRD。
“那不是知识库问题，是交互逻辑没定义。”
她在键盘上敲下一行：
当用户问题存在必要参数缺失时，不直接拒答，优先触发澄清。
然后问：
“如果用户不回答呢？”
周骁：
“继续追问？”
“不能无限追问。”
倪好继续写：
“两轮没有获得有效信息，走兜底。”
周骁看着她。
“你这不是在写Prompt。”
倪好：
“我知道。”
“我在定义AI的行为边界。”
一上午口干舌燥, 倪好抱着保温杯咕咚咕咚地喝着水, 只见周骁拿两个模型走过来
“还有个事。我们测了两个底座。”
“哪个更好？”
“A模型效果高一点，但成本贵。B模型稍微差一点，但快很多。”
倪好：
“差多少？”
“准确率3%，成本差40%。”
她没有马上选。
“把用户真实问题集跑一遍。”
周骁:“之前不是测过？”
“之前是算法测试集。”
她抬头：“我要真实bad case。”
她不迷信Benchmark。
她更关心：真实用户到底怎么用。
上午11点左右，老板突然把她叫过去：
“倪好，下午别安排别的事。”
她抬头：
“怎么了？”
“跟我一起去星云集团开会.”
11:30左右, 忙了一上午以后, 倪好终于安静下来。
电脑屏幕上是一张巨大的流程图：
用户输入 →意图识别 → RAG →工具调用 →模型生成 →安全检测 →输出
她逐项检查，突然发现：工具调用失败之后，没有定义第二次重试。
她拿起手机, 给后端发消息：
“李凯，Agent工具调用失败后的重试机制现在谁负责？”
几秒后：
“这块没做。”
倪好：
“为什么？”
“当时以为概率很低。”
倪好盯着屏幕看了两秒。
回复：
“AI产品不能按‘正常情况’设计。”
然后补了一句：
“把异常情况也当正常流程设计。”
这是倪好第一次踏进星云大厦, 坐电梯时心里想：她只是去汇报一个项目。至少她希望自己只是去汇报一个项目。
倪好习惯于提前十五分钟, 到了会议室。她把电脑打开，PPT已经投到第一页。又仔细地检查了一遍流程。项目背景、目前进度、技术架构、下一阶段计划。一切都很专业。
下午两点, 会议室门被推开。
倪好抬起头。杨庚叙一身灰色西装走进来。他身后跟着投资公司的几个人。俩人四目相对, 她先移开视线。然后非常自然地站起来：“杨总。”
杨庚叙停了一下: “倪总。”
原来有一天, 他们把彼此叫的那么陌生
这次他坐在会议桌对面，看着她站起来讲项目。一身白色套装裙, 漏出纤细的脖颈。显得整个人气场全开, 说话时不卑不亢, 落落大方。
期间会上有人问了一个明显比较尖锐的问题: “你们这个AI内部管理系统，如果后期接入公司现有的知识库，怎么保证不同部门看到的信息权限不一样？”
倪好没有急着解释，而是停两秒:“权限不会放在模型层处理，会在检索层做隔离。模型只负责生成，能不能检索到数据由权限系统决定。”
杨庚叙原本低头看资料。听到这里，也抬起头来。一直看着她回答。
听完PPT报告, 杨庚叙略有皱眉的问：
“所以你们现在最大的风险是什么？”
倪好回答：“不是开发周期，是后期维护。”
杨庚叙看着她。
“为什么？”
她把PPT往后翻了一页。
“如果我们现在为了赶进度堆功能，三个月后这个系统可能没人敢动。到时候每增加一个需求，都需要重新改底层逻辑。”
杨庚叙:“所以你的方案？”
倪好：“先把核心链路跑通。”
“AI辅助开发，但所有核心模块必须人工Review。数据库、权限、日志、异常处理全部独立出来。第一阶段不追求功能数量，追求可维护性。”
杨庚叙沉默几秒, 然后说：
“可以。”他心里默默觉得：她真的变了。
倪好没想到他这么快认可。
杨庚叙继续：“不过我有一个问题。”
“您说。”
“如果第一阶段做完，客户临时要求增加两倍用户量，你们现在的架构扛得住吗？”
倪好也不示弱, 耐心解答。
“如果只是两倍并发，不需要推翻架构。”
杨庚叙：“确定？”
倪好看着他,“确定。”她停了一下, 补充道：“但如果是十倍，我会建议重新评估。”
她发现：他还是会一眼看到问题核心的人。
杨庚叙点了点头：“你们刚才提到的AI编程SOP，我觉得挺有意思。”“能不能把你们现在的版本发我看一下？”
他看了眼会议室里其他人。
“你会后加我一下，把材料发给我。”
倪好：“好的。”
杨庚叙：“微信。”
她这才反应过来。“好的，马上。”
然后拿出手机，主动群里找到杨庚叙头像，发了好友申请。这是两个人第一次正式的加上微信。
而会议还在继续。
结束会议, 倪好合上电脑准备走。
杨庚叙忽然叫住她：
“倪好。”
她收拾东西的手停下来，回头看了一眼
这是整个会议上，他第一次没有叫她“林总”。
男人看着她，语气却还是公事公办：
“下周的测试报告，也发我一份。”
倪好没立马接话，看了他两秒，清晰地吐出四个字。
“好的，杨总。”
她转身抱着笔记本走了。
门关上以后，杨庚叙低头看了一眼桌上的项目资料。
第一页项目负责人：
倪好。
他手指在那个名字上停了一下。
然后把资料合上。
而倪好整个会议结束以后，只觉得杨庚叙今天的问题有点多。
她完全不知道：
其中一个问题，他其实根本不需要问。
他只是想重新加她一次微信。
作者有话说
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第4章 见面