麦当劳得来速 AI 的失败，并非因为用户抱怨。它失败，是因为用户停止使用得来速。三年来，这套系统一直记录着"健康"的接受率，而病毒式传播的视频却显示顾客在苦苦哀求它从订单中删除 260 块鸡块。当合作关系终止时，官方给出的理由是技术"尚未成熟"。真正的信号其实一直隐藏在客流量数据里——无人阅读，无人量化，无人汇报。
这就是大多数 AI 功能在生产环境中失败的样子。用户不会关闭你的功能。他们不会提交工单。他们不会留下一星评价。他们悄悄地绕开它，而你的仪表板依然一片绿色。
数据指标告诉你该砍掉它了。3% 的月活跃用户。评估（Eval）刷新已经推迟了两个周期。Prompt 中还有一个一年前留下的 // TODO: 在脱离旧版工单架构时重新审视。你的资深 AI 工程师每月要花整整一周的时间来照看这个功能 —— 模型升级、标签偏移，还有一个只要上游 API 更改日期格式就会挂掉的工具集成。每次季度评审，总有人会问为什么这个助手仍然存在，而每个季度的回答都是“我们还没顾上处理它”。
于是你写了一份弃用备忘录。你参考了平台团队完善的 API 停用手册：提前 6 个月的公告、迁移指南、产品内横幅提示、面向合作伙伴的 Webhook，以及常见的 Sunset: HTTP 标头。你在周二发布了它。到了周四下午，你的客户成功经理（CSM）转发来的邮件听起来完全不像是对 API 弃用的投诉。它们听起来更像是分手信。
在那一刻，大多数团队才意识到他们将一个类别错误带到了生产环境。你要弃用的不是一个 API，而是用户与一个能够回应他们的实体建立的关系。
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
