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每个工程团队都会到达一个节点——AI 开始展现出真实的业务价值。

接下来几乎总是这个问题：

为什么我们不自己建一个？

听起来很合理。

但构建 AI 平台涉及的工作，远不止连接一个 LLM。

你实际要承担什么

当你在内部构建时，你也同时拥有了：

持续改进

原型不是产品

让一个 demo 运行起来相对容易。

让它达到生产级别需要：

后端和前端开发者

最终，你的内部 AI 工具会成为工程组织必须维护的另一个产品。

没人谈起的成本

AI 基础设施一直在演进。

你的团队将不断处理：

性能优化

这项工作永远不会真正结束。

三个永恒的阶段

每个成功的内部 AI 平台都永久地运行在这个循环中。

不要问：

\n
我们能建出来吗？
\n

而要问：

\n
我们应该建吗？
\n

如果你的目标是帮助工程师更快地调查事故，你最好的投入可能是把工程时间集中在面向客户的产品上——而不是 AI 基础设施。

这就是为什么 Build vs Buy 最终是一个经济决策，而不仅仅是技术决策。

你的团队会选哪个？

在 FixBugs，我们帮助工程团队借助 AI 加速事故调查，而无需花费数月时间构建和维护自己的 AI 平台。

了解更多：https://fixbugs.ai/

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