ALL IN AI AI for Business

牙哥 YAGE.

产品架构交付 2004 年入行的老程序员，现在把全部精力押在 AI 落地上。

做了很多软件项目 —— 从业务系统到平台型产品，从 0 到 1 的交付到规模化运维。
如今 ALL in AI：让大模型真正长进业务里，而不是停在 demo 上。

看我在做什么 聊聊 AI 落地
yage@zsh — all-in-ai 
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牙哥 YAGE 的个人照片
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2004 入行第一行代码
01 ABOUT / 关于

从 2004 到今天，
我把 22 年 花在了软件工程上。

做过很多软件项目 —— 有从零起步的业务系统，有跑起来之后扛住流量的平台产品， 也有日复一日的交付、运维与重构。这些年真正沉淀下来的，不是某个框架， 而是把一个模糊的想法变成能上线、能维护、能算账的东西的能力。

现在我把这套能力整体押在 AI for Business 上。 大模型不是演示视频里的玩具，它真正的价值，藏在企业每天真实发生的那些重复、昂贵、又难招人的活儿里。

0 年 软件工程实践
ALLin 当前全部状态
100% 精力投入 AI
B2B AI for Business
02 JOURNEY / 轨迹
2004

入行 · 第一行代码

从写第一行代码开始，做一个能跑起来的软件。那时候靠的是好奇心、加班和一遍遍 debug。

2010s

项目 · 从业务系统到平台

做过很多软件项目：业务系统、内部平台、数据产品。需求从模糊到清晰，代码从 demo 到生产，交付从个人到团队。

2020s

架构 · 稳定与可维护

把重心放到架构与工程化：系统的边界、数据的流向、故障时怎么降级、上线后怎么迭代。这些是 AI 落地时最容易被低估的部分。

NOW

ALL IN AI 当前

把全部精力投入 AI for Business —— 让模型能力真正嵌进企业的日常流程里。

03 CAPABILITIES / 能力

AI 产品落地

从场景拆解、功能设计到可交付的 AI 能力。不做为了 AI 而 AI 的功能，只做真正替人省下时间的部分。

企业级交付

把 AI 装进真实的业务流程和已有的系统里：权限、数据、审计、兜底、降级，一个都不能少。

技术架构

可扩展、可维护、可运维的工程底座。模型会换代，业务不能跟着返工。

全栈实现

前端、后端、模型、部署一条线自己走完。少一层转手，交付速度与决策质量都提一档。

存量系统改造

老系统不用推倒重来。用渐进式的方式，把 AI 一层一层缝进去，让业务不停机地进化。

协作与推动

把一个想法推到上线，靠的不只是写代码，还有对齐、拆解、推进和把模糊的问题问到有答案。

04 ALL IN AI / 现在

ALL IN AI

不是把旧业务贴一层 AI，
而是从业务问题出发，把 AI 变成流程本身。

01 找场景 业务里真实存在的效率瓶颈
02 接数据 知识、权限、上下文打通
03 跑闭环 模型 / Agent 嵌进流程
04 算得清 效果、成本、ROI 可量化

我不做 AI 的演示

demo 只需要跑通一次，业务需要连续跑通一百次。前者拼效果，后者拼工程。

我不换掉存量系统

企业几十年的数据、权限、流程都在旧系统里。AI 要做的是长进去，而不是推倒重来。

我不追热点

模型每季度都在变，但企业的效率问题不变。我的时间花在后者上。

05 STACK / 技术栈

工具会变，判断不会。以下是我常年在其上交付生产系统的那一套。

LLM 应用RAGAgent Prompt 工程多模态工作流编排 向量检索MCP 工程PythonFastAPI Node.jsTypeScriptReact 微服务DockerKubernetes 数据PostgreSQL向量库 Redis消息队列 交付CI/CD可观测性 性能优化成本优化
LET'S TALK

聊聊 AI for Business？

如果你手上有一件"这事太费人"或者"这活儿没人愿意干"的业务，
欢迎来聊 —— 那正是 AI 该出现的地方。

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