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从Demo到生产
AI工程化实战
This book is 96% completeLast updated on 2026-08-22
一本面向有一定 AI 基础的工程师、技术负责人与产品人的实战手册。它回答一个被大多数 AI 内容回避的问题：为什么大多数 AI 项目止步于 Demo，而少数能真正跑进生产？
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About the Book
全书用一条贯穿主线组织：把 AI 能力转化为可测量（measure）、可控制（control）、可改进（improve）的生产系统。书中提出两条互补的框架——
- 「三问」是原则层：Can we measure it? Can we control it? Can we improve it?
- 「七道门」是执行框架：Value → Problem → Evaluation → Engineering → Safety → Production → Learning。
这两条线通过一个教学构造的贯穿案例「青野生态监测 AI Agent」串起来。青野从 Day 0 的问题定义，一路走到 Day 365 的 AI Engineering Flywheel，每一关都留下可复用的工程资产：价值标尺、任务树、数据契约、行为评测集、Agent Runtime、失败分类、威胁模型、CI/CD 门禁、发布检查单、成本账本、SLO 与 RACI。
书中不堆砌概念，而是把抽象原则变成可复盘的工程事件：一次提示注入触发的横向越权、灰崩溃（HTTP 200 但业务静默恶化）、评测集随失败生长、生产环境的质量闸门。所有教学数字均标注来源层级——【演示假设】/【作者经验】/【公开研究】——并明确区分教学构造案例与真实公司档案。
读完后你带走的不是 300 页知识，而是一套可以照着执行的生产手册：拿到一个 AI 项目，就能按七道门推进，并在每道门落下具体的工程资产。
配套可独立使用的「90 天行动地图」按个人开发者、技术负责人、产品/业务方三种角色给出下一步动作，让书自然延伸为一份 AI Engineering Playbook。
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AI开发者进阶
5 Books
- Pricing
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Author
About the Author
kejia shao
AI正在重写智能、工作与价值。
我是 SKJ（kejia shao），AI 产业实践者、算法工程师与技术作者。
过去十余年，我一直在 AI 一线工作：从推荐算法、深度学习，到气象 AI、生态大模型、企业 AI，再到今天的大模型与 Agent。
我越来越关注的，不是“AI还能做什么”，而是一个更底层的问题：
当机器越来越聪明，人类应该如何重新理解智能、能力与价值？
我的书围绕三个方向展开：
01 · 理解智能AI究竟为什么越来越聪明？
从大模型、世界模型，到智能体，我试图把 AI 背后的技术逻辑讲清楚。
- 《三天搞懂一件事》——建立快速理解复杂问题的方法
- 《智能进化论》——理解 AI 智能正在如何演化
- 《世界模型》——理解下一代 AI 的认知基础
如果知识越来越廉价、执行越来越便宜，人真正稀缺的是什么？
- 《断层线》——看懂 AI 正在重建哪些价值规则
- 《认知长青》——建立 AI 时代的认知复利系统
- 《判断力》——理解为什么判断正在成为更昂贵的能力
- 《不可替代》——寻找大模型仍然难以替代的人类能力
AI已经可以替你完成越来越多的工作。
真正的问题变成了：
你能不能让它可靠地完成工作？
- 《智能体满级玩家》——从使用 Agent 到管理 Agent
- 《拒绝裸驾》——保持 AI 编程时代的控制权
- 《从Demo到生产》——把 AI 从演示带进真实系统
- 《手把手教你开发AI Agent》——从使用者走向创造者
Start Here
不知道从哪里开始？
想理解 AI 正在改变什么？
→ 《断层线》
担心自己的能力被 AI 快速贬值？
→ 《认知长青》
想知道 AI 时代什么能力仍然值钱？
→ 《不可替代》
想提高自己与 AI 一起工作的能力？
→ 《智能体满级玩家》
想真正理解 AI 技术如何演化？
→ 《智能进化论》
想自己把 AI 系统做出来？
→ 《从Demo到生产》
这些书可以单独阅读，也可以组合起来理解一个完整的问题：
AI越来越聪明之后，人类应该如何重新定位自己？
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