1. 核心结论

• AI 功能的灰度发布能降低新模型和新 Prompt 的风险
• 需要监控灰度期间的关键指标（准确率、延迟、成本）
• 支持快速回滚到稳定版本

2. 基础概念

灰度发布：逐步将新版本推向全量的发布策略 流量分配：按比例将请求分发到新旧版本 指标监控：监控灰度版本的效果和质量指标 自动回滚：指标异常时自动回退到稳定版本

3. 实战场景

• 新模型上线
• Prompt 版本更新
• 功能迭代
• A/B 测试

4. 关联笔记

• 上线检查清单
• Prompt版本发布
• 日志与监控