AI 应用的开发流程与传统软件开发（SDLC）既有重合，也有其独特的数据驱动和迭代演进特性。
目前的 AI 开发主要分为两个流派：基于基础大模型的应用开发（如基于 GPT/Claude 的 Agent） 和 传统机器学习/深度学习开发。以下是一个通用的全生命周期流程：
一、 需求定义与可行性评估 (Scoping)
这是最关键的起点，决定了是否值得用 AI 来解决问题。
场景识别： 明确 AI 是为了“预测”、“生成”还是“决策”。
ROI 评估： 评估 AI 带来的业务价值是否覆盖其昂贵的算力或 API 成本。
技术选型： 决定是调用成熟的 API（如 OpenAI），还是需要基于开源模型（如 Llama）进行微调。
二、 数据准备与处理 (Data Preparation)
AI 的质量取决于数据的质量，这一步通常占据整个流程 60% 以上的时间。
数据采集： 收集原始文本、图像、结构化表格等。
清洗与标注： 去除噪声数据、处理缺失值。在传统 AI 开发中，这需要大量人工标注；而在大模型应用中，通常侧重于知识库向量化（RAG）。
特征工程： 提取有助于模型理解的特征变量。
三、 模型开发与调优 (Model Development)
根据应用类型的不同，分为两条路径：
生成式 AI (GenAI) 路径：
Prompt Engineering： 设计和迭代提示词。
RAG (检索增强生成)： 将私有数据嵌入向量数据库，让 AI 能够检索相关信息。
微调 (Fine-tuning)： 针对特定任务或风格对模型进行参数微调。
传统机器学习路径：
模型训练： 选择算法（如随机森林、CNN 等）并运行训练。
超参数寻优： 调整模型配置以获得最佳性能。
四、 评估与验证 (Evaluation)
AI 的输出具有随机性，因此需要严谨的评估体系。
指标测试： 使用准确率 (Accuracy)、召回率 (Recall) 或大模型特有的评估指标（如流畅度、安全性）。
红队测试： 模拟恶意攻击，测试模型是否会输出违规或有害内容。
人工反馈 (RLHF)： 引入人类判断来校准模型表现。
五、 部署与集成 (Deployment & Integration)
将模型转化成用户可以使用的产品。
API/微服务化： 将模型封装为接口。
前端/后端开发： 构建用户交互界面（如聊天框、仪表盘）。
基础设施建设： 部署到 GPU 集群或利用云端 Serverless 环境。
六、 运维与持续监控 (MLOps / LLMOps)
AI 模型上线后会面临“模型衰退”或“环境漂移”。
性能监控： 监控响应耗时、Token 消耗成本、用户满意度。
持续更新： 根据用户反馈和新产生的数据，定期重新训练或更新本地知识库。
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