△主流的AI CRM系统悟空AI CRM图片
接手这个 AI CRM 后台重构的时候，头挺大的。传统的 CRM 也就是增删改查，顶多搞点报表，但加上 AI 之后，整个链路完全变了。以前我们觉得把客户信息存进 MySQL 就完事了，现在不行，非结构化数据、对话记录、向量索引，这些东西怎么塞进原来的架构里，是个大问题。
先说数据层吧。很多人第一反应是直接把大模型接口接上去，但这其实是坑。客户数据隐私是红线，尤其是金融或医疗行业的 CRM，明文传给公有云模型绝对不行。我们当时的方案是本地部署了一套轻量级的 embedding 模型，先把敏感信息脱敏，再向量化。数据库方面，除了原有的 PostgreSQL，还引入了 Milvus 存向量。这里有个同步一致性的坑，业务数据更新了，向量索引得跟着变，最初我们用的是触发器，后来发现高并发下锁表严重，改成通过 Kafka 消息队列异步解耦，虽然最终一致性有延迟，但系统稳住了。
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服务层架构得拆开看。传统的 MVC 模式在这里有点吃力，因为 AI 推理耗时不稳定。有时候一个客户画像分析要跑几秒，有时候几百毫秒。如果堵在主线程里，接口超时是常态。所以我们把涉及 AI 计算的部分全剥离出来，做成独立的 Agent 服务。主业务流程只负责发指令，具体的调用、重试、流式输出，全交给后台任务队列。这里用了 Celery 配合 Redis，好处是能控制并发量，不至于把模型显存撑爆。有个细节值得提一下，超时处理。大模型偶尔会抽风，响应慢，我们设置了分级超时，简单任务 3 秒，复杂分析 15 秒，超过就返回兜底文案，别让用户对着加载转圈。
权限控制也比以前复杂。以前是角色权限，现在得考虑“数据可见性”加上“模型调用权限”。比如销售只能问自己客户的数据，不能跨区查询。我们在网关层做了一层拦截，解析 JWT 令牌里的数据范围，再透传给 AI 服务。Prompt 工程其实也算架构的一部分，我们把常用的提示词模板固化在代码里，做成配置项，运营人员能在后台调整，不用改代码发版。这点挺重要，毕竟业务逻辑变来变去，硬编码太痛苦。
监控日志这块，刚开始我们只记错误日志，后来发现不够。AI 的输出质量得量化，比如用户是否点了“有用”，或者对话是否中途打断。我们在链路里埋了点，把每次调用的 Token 消耗、耗时、用户反馈都记下来，单独存一个分析库。这对后续优化模型选型很有帮助，有时候小模型微调一下，效果比调大模型参数还好，成本还低。测试也是个头疼事，传统单元测试不管用了，得搞评估集，每次发版前跑一遍历史对话，看回复质量有没有下降。
其实做 AI CRM 后台，技术栈不是最难的，难的是平衡体验和成本。全上大模型，公司预算扛不住；全用规则引擎，又不够智能。现在的架构是个混合体，简单查询走规则，复杂分析走模型。中间件尽量用开源的，避免被厂商绑定。基础设施成本得精打细算，GPU 资源池化调度，闲时多用，忙时排队，不然账单出来老板得跳脚。
最后想说，架构不是一成不变的。刚开始我们想搞全自动，后来发现人工介入环节不能少。比如在生成销售建议时，加个“确认发送”按钮，比直接发给客户更稳妥。系统得留余地，让人能兜底。这半年折腾下来，最大的体会就是：别迷信新技术，稳定能落地的才是好架构。代码写得再漂亮，要是天天半夜报警，那也是白搭。现在系统跑着还算平稳，偶尔有点小波动，但好歹能支撑业务往前走了。接下来打算把向量检索再优化一下，毕竟数据量上来之后，查询速度还是有点瓶颈。慢慢改吧，架构这东西，永远是迭代出来的，没有一劳永逸的事。
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