文章探讨了在生产线设计中将“人”定义为三种节点后，“专家节点”虽是宝贵资产但也易成为瓶颈的问题。核心观点是AI系统架构师应进行“知识工程”，将专家的隐性知识转化为AI可调用的显性逻辑单元。此过程分为三个阶段：专家在环、专家即数据源和专家能力模块化。最终目标是让专家摆脱重复劳动，将其价值融入AI模块，使其专注于定义新的风格，从而提高生产线的效率和可扩展性。

🔑“专家节点”在生产线中扮演着原创性输入的重要角色，但同时也因其高成本和不稳定性，容易成为系统效率的瓶颈，尤其当异常处理频繁需要专家介入时。

💡AI系统架构师的核心职责之一是进行“知识工程”，通过系统性地将“专家节点”的隐性知识转化为AI可调用的显性逻辑单元，从而提升整个生产线的效率。

🔄知识工程包含三个关键阶段：首先是“专家在环”，即专家介入修正AI的偏差；其次是“专家即数据源”，系统分析专家修正的原因并提取知识；最后是“专家能力模块化”，将提取的知识转化为AI可自动调用的逻辑模块。

🚀通过“知识工程”，专家的价值被融入AI模块，使其成为可规模化的“数字资产”，而专家的职责也从解决重复性问题转变为定义和引领新的创新方向。

🎯最终目标是减少对“专家节点”的重复性需求，通过不断将专家的经验和直觉“烘焙”进AI系统中，实现生产效率的提升和系统的可持续发展。

原创 猫叔的AI 2025-11-02 06:17 福建

第六篇：别让“专家节点”成为“永久的瓶颈”

Vol. 6: 知识工程 (Knowledge Engineering)

在我们的生产线设计中，“人”被重新定义为三种节点。其中，“专家节点” (Specialist)既是系统中最宝贵的资产（原创性输入的来源），也是最昂贵、最不稳定的瓶颈。

如果“异常处理”总是需要“专家节点”介入，那我们只是用AI给专家打下手，生产线的效率天花板依然很低。

AI系统架构师的隐藏职责：知识工程师

AI系统架构师的核心职责之一，是主持一项“知识工程”：系统性地将“专家节点”的隐性知识，转化为AI可调用的显性逻辑单元。

这个过程分为三个阶段：

1.阶段一：专家在环 (Expert-in-the-Loop)现状：AI生成了偏离剧本意图的画面。动作：任务被分派给“专家节点”。专家（如导演）介入，修正了画面。2.阶段二：专家即数据 (Expert-as-Data-Source)现状：专家修正了画面。动作：系统不只是“放行”，而是“反思”。AI系统架构师必须追问：专家为什么这么改？知识提取： “AI的镜头太正了，缺乏悬疑感。”3.阶段三：专家能力模块化 (Expert-as-Module)现状：获取了“缺乏悬疑感”的反馈。动作：AI系统架构师将这个模糊的“艺术直觉”翻译为“AI逻辑单元”。知识转化： “悬疑感” = [Module_Suspense: 荷兰角镜头, 低照度, 冷色调, 景深<1.2]。下次AI再遇到“悬疑”标签，它将自动调用此模块，而不再需要打扰“专家节点”。

结语：

AI系统架构师的最终目标，是让“专家节点”不必 重复劳动。通过“知识工程”，专家的价值被不断“烘焙”进AI模块中，使其成为可规模化的“数字资产”。专家的职责，也从“修复问题”上升为“定义下一个新风格”。