【程序员必收藏】AI应用落地新思路：三层架构帮你构建专属领域模型

原创于 2025-12-29 17:49:29 发布 · 174 阅读

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文章提出"AI三层架构"理论框架，包含通用型AI大模型、特定领域型AI小模型平台和具体任务型AI智能体。针对通用大模型广而不专的问题，强调需构建特定领域型AI小模型平台作为中介机制，通过知识蒸馏和微调技术，将通用大模型转化为特定领域小模型，再开发具体任务型智能体，实现AI技术与应用场景的紧密结合，释放AI应用价值。

通用型大模型因缺乏专业领域的深度，因此无法对具体应用场景存在的问题提供有针对性的专业解决方案，导致AI应用价值难以真正实现。为此，本文提出实现AI应用价值的原创思路，即“AI三层架构”，尤其对于介于通用型AI大模型与具体任务型AI智能体之间、发挥中介机制核心作用的特定领域型AI小模型平台而言，探索如何更有效地将AI技术与应用场景密切结合具有理论和实践双重意义。

以OpenAI开发的ChatGPT为代表的大语言模型似乎存在一个普遍问题，即过于依赖海量数据和强大算力来追求模型参数规模的不断扩大。相比之下，DeepSeek展示了AI领域从“资源堆以积”向“架构创新”转变的可行性。然而，所有AI大模型都具有一个根本缺陷，即广而不专，或宽而不深。

由于它们均为通用型模型，缺乏专业领域的深度，因此无法对具体应用场景存在的问题提供有针对性的专业解决方案，导致AI应用价值难以真正实现。为此，本文提出实现AI应用价值的原创思路，即**“AI三层架构”**，对介于通用型（general-purpose）AI大模型与具体任务型（Task-specific）AI智能体之间、发挥中介机制核心作用的特定领域型（Domain-specific）AI小模型平台而言，探索如何更为有效地将AI技术与应用场景密切结合具有理论和实践双重意义。

具体而言，本文旨在探讨如何从DeepSeek的成功经验中（例如，蒸馏技术与混合专家技术）得到启发，并以其为参考构建特定领域型AI小模型平台，作为通用型AI大模型与应用任务型AI智能体之间的中介机制，同时探讨该中介机制的必要性与可能性。

从确定性工程到概率性科学

问题背景：AI亟需与商业应用场景密切结合生成式AI的每一次迭代升级都引发对技术边界的重新审视。从参数量级跃迁到价值创造路径，ChatGPT系列产品的演进始终牵动着商业应用的敏感神经。大模型在扩展参数时面临高昂的边际成本，而AI商业化落地却始终未能找到稳定的盈利模式。这种困境的产生大致来自两个方面的原因。

第一，由于OpenAI等通用型大模型开发成本奇高，并且大多采用封闭系统（ClosedSystem）的发展模式，导致高额的使用成本，从而限制了AI商业应用场景的开发。然而，新兴的DeepSeek所采用的创新方式极大地降低了开发成本，使通用型AI大模型的使用成本大大降低，尤其是其开源系统（OpenSystem）模式进一步降低了所有成本。在理论上，这使得任何企业的内部职能部门（如产品研发、市场销售等）都可以接入通用型AI大模型，但其进展依然缓慢。换言之，DeepSeek所提供的潜在机会（即成本大大降低）尚未找到快速变现的市场突破口。这是AI商业化落地困境的第一个原因。

第二，AI商业化落地尚未找到突破口，除了落地成本高企的问题外（这已被DeepSeek所大体解决），更重要的原因是AI技术缺乏与商业应用场景的密切结合。换言之，AI商业化落地缺乏突破口的主要原因已从技术高成本转向应用低效应。为此，我们迫切需要构建通用型AI大模型与商业应用场景之间的中介机制，将两者紧密融合在一起。为此，DeepSeek的成功经验与新型应用场景创新模式（即技术—市场双向同步式共同创新）可为我们提供有益启发。

中介机制的必要性

主流观点认为，利用AI解决实际问题的路径有二：一是利用软件工程在现有通用型大模型基础上开发AI智能体，在通用型大模型无法做出有效自主决策的地方，通过代码“写死”的方式将人类的经验、知识嵌入流程中，即将代码中的一些参数、路径等“硬编码”到程序中，预先在部分环节为AI智能体定下一个或数个选择，以减少自主性来换取程序运行的稳定性。二是等待更强大的AI大模型发布，使企业能够以更少的软件工程开发AI智能体。

针对以上两种路径，一种观点认为从“资源堆积”向“架构创新”注定徒劳无功，因此认定开发AI智能体的第一个路径没有实践意义。该观点持有者从AI发展历史中观测到一种普遍现象，即精心设计的专家系统最终都被纯靠算力支撑的通用型模型打败。因此，他们认为，在AI飞速发展的时代，等待更强大的下一代通用型大模型发布优于利用软件工程弥补现有通用型大模型的不足，其原因可归结为两点：一是路径一所做出的软件只能带来短期效率提升，无法形成持续竞争优势，下一代更强大的通用型大模型可能会解决当前短板，使企业基于AI的软件开发投入成为沉没成本；二是路径一会使AI发展陷入“低水平均衡陷阱”，如果企业能够以低成本解决现有通用型大模型能力不足的问题，那么市场就不会有动力去支持AI公司花费大量资源提升通用型大模型。

**本文不赞同这种观点。**首先，技术存在广度与深度两大维度，其中任何单一维度不足以构成企业持续竞争优势的来源。通用型AI大模型具有广度优势，但缺乏深度优势，即缺乏专业的独特性与精准性；而具体任务型AI智能体具有深度优势，但缺乏广度优势。因此，通用型AI大模型与具体任务型AI智能体各有千秋，形成取长补短的相互依赖关系。其次，通用型AI大模型与具体任务型AI智能体两者之间除互补关系外，还有相互排斥、具有张力的另一面。这是因为通用型AI大模型过于强调通用性广度，而相对忽略专业性深度。与此相反，具体任务型AI智能体过于强调专业性深度，相对忽略通用性广度。

因而，二者的有机整合需要一个中介机制——既需要与通用型AI大模型有交集，又要与具体任务型AI智能体有交集。为此，笔者提出一个原创概念，扮演中介机制角色：特定领域型AI小模型平台。

具体而言，通用型AI大模型本质上是非场景化的“知识库+计算引擎”，而具体任务型AI智能体则是面向特定场景任务的特有工具，两者对中介机制的需求主要体现在以下几个方面。

首先，通用型AI大模型主要依赖数学模型和统计方法，利用大数据、大算力训练形成的权重和参数来认知和预测整体趋势，缺乏针对独特专业场景等更具弹性的认知和预测能力，因而略去了不同应用场景之间的差异，导致其难以精准适配特定应用环境。

其次，大模型训练强调泛化能力，以适用于尽可能广泛的统一性抽象情境，在预设损失函数允许的范围内将异常值处理为噪声误差，以减轻大模型的拟合问题。但是，实践中偶然性与多样性常比必然性与统一性的应用价值更高，尤其是在创新方面。许多关键决策往往取决于偶然性或多样性情况，需要将异常值处理为一种必要的正常情境模式。

再次，通用型AI大模型的训练数据主要来源于公开知识库，缺乏垂直领域和具体企业内部的专用知识库，因此缺乏专业知识。

最后，通用型AI大模型因其计算成本高昂，且在面对具体任务时往往存在冗余参数，因而面向特定场景的效率和效能双低，无法高效响应特定需求。

为此，我们提出AI系统三层架构作为原创的全新理论框架，该系统包括通用型AI大模型、特定领域型AI小模型平台和具体任务型AI智能体（见图1、表1）。其中，特定领域型AI小模型面向具体领域（包括学科、行业、职能、企业等），并具有平台属性——该平台能够支撑、赋能在具体领域内开发众多具体任务型AI智能体。

换言之，具体任务型AI智能体所赖以为基础的平台不是通用型AI大模型，而是特定领域型AI小模型平台。我们认为，即使在AI快速发展的时代，期盼下一代能够解决所有问题的通用型AI大模型到来依旧是一出“等待戈多”的荒诞戏，企业试图基于现有通用型AI大模型开发AI智能体无论是对自身持续竞争优势的形成或是对通用型AI大模型的发展都具有特殊意义。但是，由于缺少一种能够在通用型大模型与具体任务型AI智能体之间高效整合与调节的中介机制，使得通用型AI大模型的计算能力与推理能力难以精准赋能具体任务型AI智能体，进而影响了整体AI系统的应用落地。

因此，如何构建一种高效的中介机制（即特定领域型AI小模型平台），使通用型大模型的通用能力更好地与具体任务型AI智能体有机结合，是实现AI应用价值的关键所在，尤其是针对具体独特应用场景的特定价值而言，更是如此。

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中介机制的可能性：构建特定领域型AI小模型平台

AI系统发展的三要素包括数据、算力、算法，三要素对AI系统三层架构的要求与限制有所不同。本文总结AI系统三层架构的发展模式如下。

第一，**通用型AI大模型发展的最大限制是算力，其次是数据。**通用型大模型的核心基础是能够处理大数据的算力。其预训练需要处理海量数据，在此过程中需进行复杂的数学运算和参数更新，这就要求拥有高性能的硬件设备，如GPU、TPU、NPU和专门的分布式计算架构。虽然数据的数量和质量对模型的表现至关重要，但没有足够的算力支持，即便拥有再多数据，也难以将其高效转化为有价值的模型参数。此时，对通用型大模型的关键要求是普适性和通用性。

因此，开发通用型AI大模型的关键要素是强大算力和大数据。我们将此称为特定领域或垂域AI-IasS（AI Infrastructure as Service）。

第二，**特定领域型AI小模型平台发展的最大限制是特定领域的专业数据，其次是算法。**这是因为特定领域内部数据难以从公共网络上收集，而高质量的特定领域专用数据对于发展可靠、高效的特定领域型AI小模型平台必不可少。通用型AI大模型训练所使用的绝大部分数据是从互联网的公域收集的，AI开发人员通常无法访问私域数据，如企业内部数据，因此对特定的细分领域的数据收集严重不足。如果企业要将通用型AI大模型应用于特定任务型AI智能体开发，通用型AI大模型就必须采用专业数据与专业化算法，全面转型成为特定领域型AI小模型平台。

因此，支撑特定任务型AI智能体的特定领域型AI小模型平台需具备两大特征，**即专业性和精准性。**开发特定领域型AI小模型平台的关键要素是垂域专业数据与算法。我们可以将此称为特定领域或垂域AI-PasS（AI Platform asService）。

第三，**对于具体任务型AI智能体而言，其发展的最大限制是算法，其次是数据。**这是因为AI智能体的核心是能够快速准确地响应外部需求。AI智能体的开发致力于在工作流中嵌入特定领域型AI小模型平台的自主决策能力，使工作流无需预设全部逻辑，即能在部分环节根据实时信息和环境变化动态调整行为，这要求模型算法有很好的泛化能力，不仅在训练数据集上表现良好，更要能够适应全新的样本集，避免过拟合或欠拟合。虽然私有知识库能够为小模型提供丰富的上下文和背景知识，显著提升其在特定领域中的表现，但实际任务场景中往往还会对模型算法提出更多额外的要求，如可解释性、透明度与响应速度。

实践中，这些因素往往是用户判断智能体是否值得信任的首要考量，有针对性的改善能够有效避免使用者的算法厌恶。改善方式有二：一是在小模型层面对AI进行针对性调优，二是在智能体固定工作流层面增加指定的过滤器，滤除那些可能引起负面效果的模型输出。

最终，任务型AI智能体最重要的能力就是时效性与灵活性。

总之，通用型AI大模型不适合企业在其基础上直接构建具体任务型AI智能体，作为开发具体任务型AI智能体的基础，构建企业专属的特定领域型AI小模型平台是必要的。

构建特定领域型AI小模型的具体路径主要包括知识蒸馏与微调两个步骤，其底层逻辑源于混合专家模式（Mixture of Experts），即采用处理特定领域任务的“专家分工式大脑”模式，而非处理所有任务的、通用型的“全能大脑”模式，其核心思想如同医院的分诊系统：每个患者（输入数据）由最擅长的科室（专家模块）处理，再汇总诊断结果。具体而言，通用型大模型可以由多个独立的小型神经网络组成，每个独立的小型神经网络作为专家专注学习特定数据的特征。

具体而言，作为特定领域型AI小模型平台的垂域AI-PasS具有两个关键要素。首先，AI-PasS包含至少一个或一系列垂域AI小模型。通用型AI大模型是利用参数储存从海量数据中进行学习的预训练模型，具备强大的泛化能力，但计算和存储需求较高，在实际应用中并不总是高效的。**蒸馏（Distillation，也称知识蒸馏）技术可以有效压缩大模型的参数，生成计算需求更低的轻量小模型，在降低成本的同时保持较强的垂域任务性能。**领域相关蒸馏是蒸馏技术的一种变体，能够从通用型AI大模型中提取垂域知识，从而得到在垂域继承通用型AI大模型表现的特定领域型AI小模型平台。

值得注意的是，垂类AI小模型平台本质上是面向特定垂直领域的另类“大模型”，在某一领域内具备“通用”能力，更有效应用专有数据解决具体实践问题。

为此，构建特定领域型AI小模型的****第一个步骤是蒸馏。知识蒸馏是一种机器学习技术，旨在将预先训练的大型“教师模型”的知识转移到较小的“学生模型”，训练出一个更为简洁的模型，用来模拟高度复杂的大规模神经网络模型。如图2所示，该过程包括三个环节。

环节 1 ：训练教师模型（ T e a c h e rModel），运用大算力、大数据训练出一个通用大模型（大型人工神经网络）。

环节2：由教师模型获得其输出的最终类别预测（硬标签）和预测概率分布（软标签），如分类任务是识别“猫”“狗”“兔”，模型输出的硬标签为[猫，狗，兔]= [0，1，0]，将图片判定为狗，作为硬输出判断依据的软输出可能是[猫，狗，兔]= [0.2，0.7，0.1]，即70%概率为狗，20%概率为猫，10%概率为兔。这种软输出蕴含了丰富的“类间知识”，通过此软标签，学生模型可以更好地理解“狗”与其他动物的区别。同时，通过温度系数（Temperature）来平滑输出概率（缩小类间差异），使子模型能够充分学习到类型间的边界。

环节3：训练学生模型，即使用包含训练数据及相应的大模型硬输出和软标签的组合损失函数来训练学生模型。简单来说，传统深度学习的目标是训练人工神经网络（即大型通用模型），使其预测结果尽可能贴近训练数据中的真实标签；蒸馏的核心目标，则是通过训练一个较小的学生网络（小模型），使其在预测上尽量逼近教师网络的输出，从而继承教师模型的知识。

除算力需求小外，小模型还具有更强的可解释性，相比之下，在拥有数千亿参数的超大规模模型中，难以明确解读神经网络各组成部分的具体作用。通过将大型“黑匣子”模型中学到的知识迁移到结构更简洁的模型，有助于揭示模型决策的内在逻辑，进而为相关领域带来更具变革性的认知与洞察。

其次，AI-PasS集成一系列必要工具，先从通用型AI大模型中蒸馏获得垂域AI小模型的雏型，然后借助企业专业私有数据对垂域AI小模型雏型进行垂域特定场景下的微调

（Fine-tuning），以此建立**垂域AI小模型。**AI-PasS主要面向各类企业，赋能企业开发、部署和管理具体任务型AI智能体，无需构建和维护底层AI-IaaS的通用型AI大模型。

为此，构建特定领域型AI小模型的第二步骤是微调。微调是一种在更小、更专业的数据集上重新训练人工神经网络的方法，目的是向模型赋予特定领域的专业信息与知识，以适应特定任务。微调常常采用监督学习（Supervised Learning）的方法，需要对数据进行预先整理和标注，给定配对的输入和输出数据；与此相反，大模型通常使用的是无监督学习（Unsupervised Learning），在无需标注的海量数据中自主学习数据结构与内在规律。通过微调，小模型不仅能继承通用大模型的泛化能力，还能更高效地适应特定场景，实现通用模型的专业化增强。

除了微调，针对具体任务所需要的模型优化方法还包括提示工程（ P r o m p tEngineering）与检索增强生成（RetrievalAugmented Generation，RAG）。这三种方法的具体对比见表2。

提示工程是一种优化提示（Prompt）的方法，旨在引导模型生成更符合预期的答案。大模型是通用的，理论上可以执行所有任务（但实际是只有一定程度的多种任务），但并非专门针对某个特定任务进行优化。不同的提示会导致不同的回答，甚至微小的变化都可能影响模型的响应质量。提示工程通过调整输入格式、结构、示例等来改善模型的输出，无需修改模型本身的参数。

检索增强生成是一种结合新的信息检索（Retrieval）和生成式AI（Generation）的方法，旨在提升（Augmented）通用型大模型的准确性和信息丰富度。它通过从外部知识库检索训练通用型大模型信息以外的新信息，而非仅依赖其旧有知识，再将这些信息作为额外的上下文补充传递给通用型大模型，使该大模型能够基于实时更新的真实数据生成更准确的回答，从而有效降低AI幻觉（Hallucination），得到更精准的回答。

总的来说，提示工程和RAG两种方式并未调整预训练模型的参数，后续可以直接通过大模型的信息更新获得大模型的全部能力。与此不同，微调模式意在构建特定领域型AI小模型平台，虽然其基础来自通用型AI大模型，但却具备后者所不具备的特定专业的深化能力。

一般而言，AI的底层基础设施依然由AI专业公司完成（即通用型大模型AI-IasS），但非AI企业可以通过蒸馏技术将通用型大模型AI-IasS转化成为特定领域型AI小模型平台（AI-PaaS），即将通用型AI大模型设为教师模型，而企业级特定领域型AI小模型设为子模型。

综上所述，从通用型AI大模型到特定领域型AI小模型平台，主要解决AI模型在广度与深度两大维度之间的平衡问题。大模型的能力来源于强大算力对海量数据中普遍规律的提炼与总结。数据质量越高，数量越多，算力越强，大模型对通用规律的学习就越充分，通用能力也随之增强。在此基础上，通过结合私有数据库进行调优，可以进一步强化AI模型在特定领域内的表现，就像是将一个“全科均衡发展的学生”培养成某一领域的“单科特长生”，从而更好地适应实际业务需求。在此类垂域AI小模型平台基础之上，可以更为有效地构建具体任务型AI智能体，核心在于实现问题分析与问题解决二者的平衡。

虽然这二者的发展都强调数据和算法的支撑，但侧重点不同：AI小模型平台更偏向于数据驱动，通过高质量数据挖掘稳定的规律，训练出具备泛化能力的模型参数，实现决策自动化；**AI智能体则更侧重于算法驱动，**强调在动态环境中根据用户输入和场景变化做出实时反馈，不仅要“会思考”，更要“会行动”。

AI三层架构的应用实例：钉钉的优势与劣势

面向生产环境的特定领域AI小模型，不仅要参数更小、结构更精，以便快速部署到云端与边缘设备，更要在精准性和响应时效上达到工业级标准。因为在复杂的业务流程中，即便 1%的精度差异，也可能被后续环节放大数倍，导致巨额成本损失，甚至抵消AI所带来的效率红利。AI三层架构的应用核心在于，为特定业务场景构建高效、轻量的小模型。为此，我们以钉钉为例进一步说明。钉钉作为阿里巴巴的企业级服务平台，凭借“炼丹炉”训练平台，为企业提供有效的蒸馏能力，但在后续的微调环节则只能充当辅助角色。

构建特定领域型AI小模型平台的第一个步骤是从大模型中蒸馏出小模型。大模型和小模型的直观差异在于参数量的大小，参数量直接决定了模型的部署成本。但参数量与“智能程度”并非严格正相关，例如R1-Qwen32B蒸馏版模型只有320亿参数，却能媲美原版的6710亿参数模型。从Mixture-of-Experts（MoE）的角度看，通用型对应“大模型”，拥有海量专家子网络；特定领域型对应“小模型”，只保留在该领域被激活的专家。此直接剪枝虽能“瘦身”大模型（去除未激活的专家），但所得小模型在领域适配方面仍受限。理想方案是基于领域特性重新设计知识架构，蒸馏形成一个参数更小、结构更精简、对接特定任务的小模型，即向“特定领域”知识结构方向变“小”。此过程中，钉钉凭借其技术优势，设计出更贴合特定领域需求的系统架构、知识结构和学习过程，在其“炼丹炉”模型训练平台提供更多针对性的紧凑小模型。此外，小模型利于本地部署，可以提升私密性与便捷性。

构建特定领域型AI小模型平台的第二个步骤是在区间数据上对小模型进行微调。大模型训练通常使用全量数据，覆盖整个样本空间；特定任务的二次训练则多聚焦于私有／细分子集的数据。从概率分布看，全量数据比如骰子1～6中掷出3的概率是1/6；如果限定为“奇数”子集（1、3、5），则掷出3的概率变为1/3，即全量数据的概率分布和区间数据的概率分布不一定是一致的。这种数据结构差异会导致预训练模型参数取值不同，进而在相同问题上给出不同回复。从用户的尺度来看，其需要的知识更多的是挖掘自有数据展现出来的规律和模式，并利用相应参数来做预测，因此需要对模型做出进一步的微调。在此过程中，高质量数据的准备是实现微调效果的重要因素，由于业务逻辑往往复杂且专业，数据的收集、清洗、标注与校验需要跨部门协作，以确保场景完整、不遗漏关键细节，避免形成适用模型但不适用业务的模版数据集。钉钉可在这些方面提供辅助性帮助，但企业级AI小模型仍需企业采用自身专有数据进行微调，以此构建特定领域型小模型。为此，我们特别强调专有企业数据的独特重要性。

通过微调实现通用型AI大模型与企业特定数据的结合，是企业利用AI创造不可替代的独特价值的关键所在（例如，利用独特客户数据是企业构建竞争壁垒的核心方式）。虽然基础数据对构建通用型AI大模型很关键，但更为重要的是各行业、企业和客户的特有数据（例如，制药公司的实验数据、金融机构的交易数据、科技公司的用户行为数据等）。这些专业数据包含独一无二的信息和知识，通用型AI大模型无法凭空获取，因此需要微调，将信息及对应的知识内化到小模型参数中。就是说，长期积累的专有数据才是企业竞争优势的核心来源，即企业的护城河。

因此，特定领域型AI小模型才是AI应用最有潜力的技术路线。在微调方面，钉钉最多只能提供辅助性服务，而其核心工作还需企业自己完成。

最后

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