主要内容
企业级AI扩展面临的核心挑战不仅是模型选择，更在于架构疏漏，这些问题常使试点项目在投产前停滞。生成式AI原型虽易搭建，但转化为可靠业务资产需解决数据工程与治理难题。Salesforce EMEA AI架构负责人Franny Hsiao在伦敦2026年AI与大数据全球峰会上指出，多数项目失败源于“原始孤岛”式构建——初期使用小范围精选数据集和简化工作流，却忽视企业数据的复杂整合、标准化和转换需求。
“原始孤岛”问题导致系统扩展时崩溃：数据缺口和推理延迟等性能问题使AI系统既不可用也不可信。成功关键在于全程嵌入端到端可观测性与防护机制，提供系统有效性和用户采用情况的可见性。
为解决感知响应速度，企业部署如“Atlas推理引擎”等大型模型时，需平衡模型深度与用户耐心。Salesforce通过“Agentforce流式处理”实现渐进式响应，在推理引擎执行重型计算时仍能逐步输出结果，减少感知延迟。进度指示、加载状态等设计既提升用户参与度，又增强信任，结合选择小型模型（减少计算量）和长度限制，确保系统高效。
对于公用事业、物流等依赖现场操作的行业，离线功能是核心需求。现场技术人员可离线拍摄故障部件或代码，通过设备端大语言模型（LLM）识别并提供缓存知识库的故障排除步骤，联网后自动同步数据。