Demo跑通了不代表产品能成：聊聊AI应用落地的那些深坑
一个典型的坑就是：Demo阶段你只测了3-5个Case，结果全部正确，你觉得模型已经“理解”了业务逻辑。但一旦接入真实用户，面对成千上万种输入组合，模型开始出现幻觉，或者在关键步骤上掉链子。
比如我在尝试做一个自动化报表生成Agent时，遇到了一个极其阴险的报错。在Demo阶段，我给的示例数据很干净，模型能精准地输出JSON。但实战中，一旦输入数据包含特殊字符或不规范的换行，模型输出的JSON就会缺失闭合括号，直接导致后端解析崩溃。
当时报错信息是典型的：
Unexpected end of JSON input at position 1248我排查了很久才发现，这不是简单的Prompt问题，而是因为模型在处理长文本时，偶尔会为了“节省”Token而截断输出，或者在特定语境下把双引号给转义错了。
为了解决这个稳定性问题，我尝试了三种方案，最后发现只有组合拳才有效：
一、强制约束输出格式
不要只在Prompt里说“请返回JSON”，这根本没用。得给它一个极其死板的Schema，并且在Prompt末尾强制要求以 { 开头。
## Output Format
You MUST return a valid JSON object.
Do not include any conversational filler.
Schema:
{
"status": "success" | "error",
"data": {
"report_id": "string",
"summary": "string"
}
}二、引入轻量级的校验层
在模型输出和业务逻辑之间加一层正则校验或 Pydantic 校验。如果发现 JSON 损坏，不要直接报 500 错误给用户，而是通过一个简单的重试机制，把错误信息丢回给模型让它自我修复（Self-healing）。
三、量化评估指标
放弃“感觉还行”这种主观判断。我给自己建了一个测试集，包含 50 个极端 Case，每次修改 Prompt 后必须跑一遍全量测试，计算准确率（Accuracy）和幻觉率。实测发现，只要 Prompt 改动一个词，之前通过的 Case 可能会有 10% 突然失效。
说白了，AI产品的核心竞争力不在于那个惊艳的Demo，而在于你处理那 5% 异常情况的能力。如果你的工作流里没有包含针对“模型翻车”的容错机制，那么这个产品在生产环境下基本就是个定时炸弹。
现在的教训就是：不要被 Demo 的流畅感欺骗，要把 80% 的精力花在处理那些不优雅的边界情况上。
