导语：
AI 工具链的竞争已经从“模型好不好”转向“能否稳定运营”。要在生产环境落地，至少需要三种能力：评测门禁、工作流回放、成本路由。本文以“最小可用组合”的方式推荐工具与流程，不绑定厂商，给出一周内可落地的方案。
1. 评测门禁（Evals Gate）
能力要点
- 评测集版本化：高频问题 + 关键流程 + 安全/越权场景。
- 自动阈值：引用覆盖率、无引用断言、拒答合理性、时延/成本。
- 触发动作：阈值不达标自动阻断上线或降级策略。
落地步骤
- 建立最小评测集与标注口径；按业务场景分桶。
- CI/离线：合并前自动跑关键评测；生成报告。
- 线上：影子评测 + 小流量灰度，指标不达标自动止损。
2. 工作流回放（Workflow Replay）
能力要点
- 记录每步输入/输出/耗时（检索、重排、生成、工具调用）。
- 关联版本：
prompt_version、kb_version、policy_version、workflow_version。 - 支持脱敏与权限控制，满足审计与隐私要求。
落地步骤
- 定义回放 JSON Schema：步骤、输入输出、依赖、耗时、错误。
- 在服务侧埋点写入日志/对象存储；生成
trace_id贯通。 - 提供重放接口/脚本，可替换单步策略做 A/B。
3. 成本路由（Cost-Aware Routing）
能力要点
- 模型/策略分层：高价值场景走强模型，低价值走轻量/缓存。
- 预算与限额：按租户/场景设置 token/时延/调用次数上限。
- 观测：时延、成本、重试率、缓存命中率可视化。
落地步骤
- 配置路由表：场景/阈值/模型选择；默认兜底轻量模型。
- 运行时评估：输入长度、风险级别、预算消耗率，决定路由。
- 超预算动作：降级/拒答/队列；写入审计与告警。
4. 一周落地路线（可直接执行）
- Day 1：定义评测集与回放字段；建立路由表草案。
- Day 2-3：接入回放埋点与存储；上线离线评测到 CI。
- Day 4：接入影子评测与小流量门禁；看板展示质量/成本。
- Day 5-6：启用成本路由与预算；设置告警与止损动作。
- Day 7：形成 Evidence Pack 模板，包含评测、回放、成本与决策记录。
5. Evidence Pack 模板
- 评测报告：通过率、失败用例列表、阈值/基线。
- 回放记录：trace 链路、步骤、版本、输出。
- 成本摘要：时延、token、重试、缓存命中。
- 决策与动作：降级/阻断/回滚记录与负责人。
结语：
生产级 AI 工具链的核心是“门禁 + 回放 + 成本”。把这三件套做成默认，你的系统就能在质量、成本与合规之间保持平衡，并可持续演进。
补充：评测与成本双看板的落地要点
- 质量看板：按场景/租户维度展示通过率、失败 Top10、趋势；失败用例可一键回放。
- 成本看板：按模型/场景/租户统计时延、token、重试、缓存命中；超预算自动标红并推送。
- 联动动作：看板与策略联动，允许“一键降级/切换模型/调低温度”并记录策略版本。
补充：典型配置模板
routing.yml：场景→模型/策略，含预算与兜底。evals.yml：评测集与阈值，绑定上线流水线。replay.yml：回放字段与脱敏策略。budget.yml：成本/时延上限与告警通道。
把模板放进仓库，走 PR 和 CI 校验，就能让团队快速对齐并减少“口头约定”带来的误差。
