亚马逊AI原生工程原则 - 亚马逊正在加强推动AI成为其工程文化的核心，其庞大的零售业务“Stores”已正式确定了团队如何利用AI构建产品，并将其方法提炼为一套内部的“AI原生工程原则”[1] - 这些内部指导方针概述了一套务实的行动手册，公司强调平衡速度、成本和可控性，并对透明度有明确期望，而非将AI强加于每个用例或采用每个新模型[2] - 这些原则是亚马逊更广泛的“AI原生”战略的核心，旨在将AI使用推广到数千个团队，并密切跟踪采用情况[2] AI整合与战略目标 - 亚马逊的Stores工程团队发现，将AI整合到完整的开发生命周期中，而不仅仅是事后附加，能为公司为客户创造的产品以及交付速度带来最有意义的收益[3] - 公司已识别出改进机会，这些结果以及其经过验证的AI采用方法，共同促成了其为部分Stores工程团队设定的2026年雄心勃勃的目标[4] 六大AI原生工程原则 - 交付优先，成本其次：优先考虑有效、可工作的解决方案，而非廉价方案，这意味着先构建，之后再优化计算成本[5] - AI原生而非AI专属：使用最佳方法解决问题，有时需要AI，有时AI会是大语言模型，但并非总是如此[5] - 前沿而非尖端：不试图紧跟所有AI技术，会评估并保持灵活性，以便在收益大于成本时进行切换，有时会放弃最新的改进[5] - 与你协作，而非为你代劳：依赖现有团队的专业知识，不会成为客户领域的专家，参与试点项目需要客户贡献其领域专业知识和时间投入[5] - 并非所有偏好都是需求：虽然目标是让客户满意，但不会满足其所有偏好，而是为数百个团队进行优化，而非仅仅少数几个[5] - 拒绝黑箱：部署的所有解决方案都必须是可审计、可理解和可追溯的，为了保持人类的理解和可追溯性，可以放弃性能和成本的改进[5]