AI 应用开发：权限、审计与可运行系统

演示可以证明模型会说话。生产要证明另一件事：谁能打开、数据放在哪、失败时系统怎么表现、接口会不会和实现一起漂移。

从需求梳理到上线运维，我们交付带权限、带审计、带数据边界的 AI 应用系统。验收看的是可运行的系统和写清的契约，不是一场演示。

1. 适合谁，不适合谁

适合这些情况：

• 需要一套员工或客户真正会打开的系统，而不只是一组接口试验
• 权限、审计、数据放在哪里、失败时如何表现，都必须在上线前说清
• 要和既有系统对接，并希望接口事实源由代码导出，而不是手写一份会漂移的文档

不适合这些情况：

• 只要一个对话原型，用来展示模型会回答问题
• 希望把销售阶段、自动分配、跟进记录和赢单率做进这套系统；那是 CRM，不在本服务的交付范围内
• 希望应用在资料不足时自行编造答案或静默降级

本服务可独立采购，也可与 AI 智能体搭建组合：应用承载界面、账号和数据，智能体负责边界内的步骤组织。若对外站点就是这套应用，可以直接基于官网转化平台实施。

2. 完成时看起来像什么

• 有界面、有权限、有部署，而不是只能在演示环境里点开的原型
• 接口事实源由应用导出，前后端生成物同源
• 契约冲突、配置缺失或依赖不可用时明确失败，没有静默兜底
• 专业判断、审批和对外发送仍由客户侧的人完成

3. 典型应用形态

形态	说明
企业内部 AI 工作台	文档处理、资料检索、结果归档一体化
面向客户的智能服务门户	含留资、下载、咨询与转化归因
业务流程中的 AI 执行节点	嵌入既有系统的解析、校验、生成环节
知识与资料运营平台	内容发布、检索、问答与多语言管理

4. 技术能力覆盖

层	能力
前端	Next.js、React、多语言、可访问性与响应式界面
后端	FastAPI、异步 ORM、关系型数据库、缓存、任务队列
数据与检索	结构化存储、词法检索、引用式应答
对象存储	大文件与资料的分层存储、签名访问
集成	OpenAPI 事实源 + 自动生成类型与 SDK，避免手写跨层契约
运维	容器化部署、结构日志、错误监控、指标采集

5. 交付物

1. 需求与边界说明书
2. 可运行系统（前端 + 后端 + 部署配置）
3. 接口事实源（OpenAPI 与生成物）
4. 权限、审计与数据边界说明
5. 部署与运维手册
6. 验收测试与回归用例

报价与周期在需求界定之后、随方案确认，不在未评估前给出承诺数字。

6. 质量与工程约束

• 契约先行：接口事实源由应用导出，前后端生成物同源，禁止手写跨层类型别名与转发包装层。
• 不留兼容层：迁移与重构一次性切换，不保留别名、双字段或影子入口。
• 不提交伪完成：不留下占位、桩代码或未实现的入口。
• 失败是显式状态：契约冲突、配置缺失或依赖不可用时明确失败，不做静默兜底。

7. 和智能体搭建、两款产品的边界

关注点	AI 应用开发	AI 智能体搭建
产出	完整应用系统	可嵌入流程的智能体能力
重点	权限、数据、界面、运维	能力边界、工具契约、复核机制
常见组合	应用承载智能体的交互与数据	智能体负责意图与步骤组织

两款自有产品不是本服务的替代品，而是可复用的底座：

• 官网转化平台解决对外的产品展示、内容运营、资料下载和咨询归因。它不提供 CRM。
• 智能体文档执行引擎解决本机上的文档解析、抽取、转换和确定计算。它不提供界面，也不理解用户意图。

应用开发负责把这些能力放进有权限、有审计的系统里；专业判断、审批和对外发送仍由客户侧的人完成。

交付阶段、里程碑与验收口径见《企业 AI 项目的交付流程与验收口径》。