1、风险

前文介绍过一个设计原则：AI 管线中的节点应该保持独立，并且能够被替换。例如记忆检索可以从纯向量检索升级为混合检索，情绪分类可以从规则引擎升级为 LLM 分类，Prompt 模板可以从 v2 升级为 v3

不过，工程上能够替换，并不代表上线过程足够安全。新节点可能确实改善了效果，也可能只是改变了问题的表现方式，因此不能直接通过全量发布来验证。单元测试很难覆盖这类变化，主要有三个原因：

• 用户输入空间太大，测不完
• LLM 输出具有非确定性，不能只用 assertEqual 判断质量
• 很多质量变化是渐进的，不会立刻报错，例如记忆召回率缓慢提升、情绪系统逐渐稳定

因此，节点替换需要一条逐步验证的发布路径，而不是直接切换全部流量。