没有AI背景的团队如何快速进行AI开发
我们公司跨境电商ERP，大家其实都没有AI背景，但是随着各种AI应用开发的工具不断普及，大模型能力的不断加强，我们发现AI开发其实不需要我们有AI背景，我们只需要去使用大模型，接下大模型开发即可。这不需要你有高深的AI基础，更多需要你对业务方面的理解。
1. 团队现状分析
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优势
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- 微服务架构和API接口经验丰富（快速集成AI服务）
- 运维熟悉Docker（模型服务化部署无障碍）
- 团队中有部分AI基础（协调技术选型）
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短板
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- 缺乏AI项目全流程经验（数据收集→训练→部署→监控）
- 无现成训练数据（需从ERP系统逆向构建数据集）
- Python团队需突击学习AI开发框架
2. 需要准备的核心能力
技术能力
| 能力项 | 获取方式 | 时间预算 |
|---|---|---|
| LLM API调用（Python） | 文档学习+沙箱测试 | 1天 |
| 数据清洗（Pandas,大数据相关的工具） | 实战中学习（MVP阶段简单数据处理） | 3天 |
| 模型服务化（Flask） | 搭建Demo接口 | 1天 |
| Agent 工作流配置 （mvp） | dify,coze（MVP阶段快速实现agent） | 2天 |
| Langchain (代码搭建agent) | 官网 | 3天 |
业务能力
- AI+ERP 是用新工具对老业务提效，因此我们必须懂业务才能切入到老业务的痛点
- AI给之前老技术实现不了的技术通过了可能，因此 原有的业务实现思路我们可以进行革新
- AI技术会淘汰一些工具属性的工作，更多会需要管理AI的业务能力
工程能力
- 接口规范：明确ERP→AI服务的数据格式（JSON样例）
- agent工具流: 和业务人员将需求转化为工作流，将工作流集成到
erp中 - 版本控制：建立AI模型版本与ERP版本的映射关系（如：v1.2-ERP对应v0.1-AI）
- 监控指标：定义API响应时间、准确率等SLA（后续扩展用）
3. 第一个任务启动步骤
任务选择2：智能客服（云API集成）
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Day 1
- 获取 LLM API账号(
openai/qwen/deepseek…)测试api，国内基本都有测试token，简单项目用个一两个月都没问题 - 运维搭建dify，可以直接先docker快速搭建
- 获取 LLM API账号(
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Day 2-8
- 在ERP中新增/ai/chat接口路由
- 使用
dify实现agent 前期可以通过知识库（RAG）简单实现 - 集成
mcp/function call(可以通过agent组件实现)获取一些业务数据，如订单/库存 - 用现成组件（如
ChatUI）搭建对话界面
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Day 8-14
- 联调测试：模拟用户咨询订单状态
- 埋点：记录用户问题类型（为后续优化积累数据）
4. 分阶段计划
Phase 1：MVP验证（1-2个月）
| 周次 | 目标 | 交付物 |
|---|---|---|
| 1-2 | 智能客服云API对接 | 可回答订单状态的对话机器人 |
| 3-4 | Listing关键词提取 | 商品页展示TOP5优化关键词 |
| 5-8 | 异常检测规则引擎 | 每日销售波动报警邮件 |
Phase 2：能力建设（3-6个月）
- 数据工程：搭建MySQL→S3/MinIO→Python数据管道（这一块是大数据相关的能力）
- 模型微调：用历史数据微调预测模型 (微调前期可以借助各种厂商的进行测试)
- 替换云API：使用自己的微调模型（需标注500+客服对话记录）(如需要)
Phase 3：深度集成（7-12个月）
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实现AI驱动自动化：
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- 广告出价调整（根据预测CTR）
- 动态库存预警（结合供应链数据）
关键风险控制表
| 风险点 | 缓解措施 | 负责人 |
|---|---|---|
| 云API响应延迟 | 本地缓存高频问答 | 运维工程师 |
| 数据标注质量差 | 采购第三方标注服务 | 技术经理 |
| 模型效果不达标 | 保留规则引擎作为备用逻辑 | Python团队 |
| 云api token消耗大 | 1.优化提示词+工作流 2.本地搭建替代 | Python团队 |
立即行动清单
- 项目成员目标对齐，技术栈学习
prompt工程，dify使用,python,langchain，MCP - 搭建本地
dify（快速验证mvp） - 梳理当前可以实现的工作流，提取出一到两个需要快速出
demo，先实现简单的建立信心 - 爬虫开放
api,给agent提供数据
总结思考
作为一个传统的跨境电商公司小公司，我们公司ERP中属于传统的老项目了，php，java都有用到，我们团队都没有ai开发的背景（可能有点，就是用ai写代码）.业务人员有使用但是也只是在web页面使用如chatgpt，deepseek等ai工具。
但是用过ai工具的人都会发现ai确实可以给我带来2倍效率的提速，熟练使用甚至可以到10倍提速，如果你是高级用户在学会点高级ai工具 (claude code + mcp + 各种agent + RPA)可能10倍都不止，AI可以将能力圈成倍放大。
如：
1.AI+RPA 自动下载报告，得出分析报告，每天上班就可以看到自己账号的数据报告
2.claude code + mcp + 各种agent自动分析需求自动写代码自动测试自动部署
ai的接入可以很大程度将需要人脑判断分析的工作给接过来，结合自动化工具相当于你多了好多助手。
传统ERP接入AI这是个大市场，而且随着现在ai工具和大模型能力/价格方面都在不断优化。传统ERP接入AI其实每个公司都能低成本的开始做，甚至你都可以不用是专业开发。在对大模型能力的深度理解基础上，抓住实际场景，把它的能力用起来，我相信一定对你的业务有所帮助。