您的企业需要一套 AI 智能体解决方案。然而，一个关键决策摆在面前：是采购现成的解决方案，还是投入时间和资源自主开发？
这个问题常常让决策者困惑，因为不存在放之四海而皆准的答案。需要认识到的是，规模化 AI 解决方案比看起来更昂贵、更具挑战性。随着 AI 在企业中的应用快速增长、机会层出不穷，许多公司仓促上马项目。88% 的 AI 试点项目未能走到最终落地。
在您的公司或团队决定采购还是自建之前，请先深入了解两者的优势与陷阱。
自建 AI 智能体难以应对真实环境
自建方案或许能在受控环境中完成任务，但无法与商业化智能体相提并论——后者采用最新的大语言模型（LLM），并拥有持续迭代和维护所需的工程资源。自建智能体给出的答案质量往往较低，因为其所采用的检索增强生成（RAG）在文档检索量增大时效果会下降。
一个凸显自建方案挑战的近期案例是 Klarna 决定打造自己的纯 AI 客户支持平台。OpenAI 协助他们开发了这一 AI 智能体平台。几个月后，由于系统生成的支持回复质量欠佳，客户愈发不满。部署完成后，OpenAI 无法继续提供工程支持以有效管理该平台。Klarna 正在重新招聘人工客服来收拾残局。
价值实现速度：采购的优势
自建与采购最明显的区别之一，是实现可衡量价值所需的时间。Gartner 指出，内部项目通常需要约 8 个月才能投入生产。如果算上设计数据管道、搭建基础设施和集成解决方案的时间，周期还会进一步拉长。
供应商无需应对其中许多问题。McKinsey 报告称，使用成熟的 AI 平台可将部署速度提升 10 倍。Maven AGI 的客户只需数天或数周即可上线，而非数月。
全面了解总拥有成本
即使已具备基础设施和内部工程团队，自建 AI 智能体平台仍会带来可观的机会成本。工程团队不得不放缓甚至暂停核心产品的开发，将工程、设计和产品资源转向构建内部智能体。花在这套基础设施上的每一个冲刺周期，都意味着少了一个用于推进核心产品、提升用户满意度或发布驱动增长与收入的功能的冲刺周期。
在没有工程资源和基础设施的情况下从零起步，挑战更大。仅工程师薪资每年就在 $380,000 到 $530,000 之间，尚不含福利。管理费用和云服务通常每月需要 $5,000 到 $20,000。此外，安全审计可能使开发周期再延长 9 到 18 个月。第一年的总成本通常在 $1,000,000 到 $2,000,000 之间，而维护、模型更新、合规和扩展等持续支出可能使年度成本达到 $500,000 到 $1,000,000 甚至更高。
何时自建才具有战略意义
对于一些拥有充足研发预算和雄厚工程人才的公司而言，打造定制化 AI 智能体平台是可行的选择。Bloomberg 和 JPMorgan Chase 等公司已针对其专有数据和工作流开发了自己的 AI 模型，并取得了令人瞩目的成果。
自建平台的优势之一，是能够完全掌控定制、功能和用户体验。AI 是这些公司竞争优势的关键组成部分，其组织架构也旨在支持长期投入。但这通常是例外，而非常态。
为什么许多企业选择混合模式
许多大型企业正在采用混合模式，将可靠的供应商平台与定制组件相结合。这一策略既能发挥供应商解决方案的优势，又能最大限度减少内部工程投入。
Maven 通过开发者门户，让企业能够按需构建所需功能。我们的客户已经构建了自己的聊天实例、与 WhatsApp 的定制集成等等。
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