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每个 AI 演示都从绿地起步：一个干净的代码仓库、一个全新的 API key，不到一小时就能跑通流式聊天响应。然后有人问："我们能把这个加到真正的产品里吗？"——那个运行在十年老单体系统上、存有无数未记录存储过程的产品，那个部署流程需要三个团队外加一个变更顾问委员会的产品，那个数据模型比 JSON 还古老的产品。

大多数 AI 集成工作都死在这里。不是因为 LLM 不好用，而是因为周围的系统根本不肯配合。超过 75% 的企业 AI 项目都卡在集成边界上——无法将 AI 能力与真正持有所需数据的系统连接起来。

本能反应是计划重写。别这样做。那些真正将 LLM 功能推进生产遗留系统的团队，都是以渐进的方式完成的——通过将现有代码库视为具有已知接口的黑盒的适配器模式。以下是具体做法。