商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導根據外媒報導，AI 應用專案失敗的關鍵，往往不在於選擇了錯誤的模型或框架，而是因為開發者在尚未明確問題解決方案前，便過早地疊加了多餘的技術層級，導致系統過於複雜。有專家指出，在建構 AI 應用時，最大的錯誤並非起步規模太小，而是起步規模就設定得太大，這種「過度工程化」（over-engineering，指投入過多時間與資源在設計與開發上，導致系統過於複雜，超出實際需求）的狀況，最終可能導致專案失敗。
報導中提到，過度工程化有多種表現，其中包含不必要的複雜架構。例如，儘管向量資料庫（Vector databases，一種用於儲存與快速檢索高維度向量數據的技術）對於大型且穩定的知識庫（如產品文件、常見問答）搭配「重排序模型」（reranker）仍是有效方案，但開發者卻常在初期就盲目引入。此外，多代理人系統（Multi-agent systems，由多個自主 AI 代理人協同運作的系統）雖然看似先進，卻可能成倍增加失敗風險，導致更多的「幻覺」（hallucinate，指 AI 產生不符合事實的內容）、溝通失誤、延遲、成本攀升以及行為「非確定性」（nondeterminism，指系統行為不可預測或結果不一致）。
其他常見的過度設計陷阱還包括對模型的「微調」（fine-tuning，調整預訓練模型以適應特定任務）用途誤解，認為它能儲存知識而非形塑語氣或格式。以及在「提示詞」（prompt，向 AI 模型發出指令或問題的文字輸入）周邊堆疊不必要的複雜邏輯，或是為了「讓 AI 記得你」這類具吸引力的概念，而建立過於繁瑣的記憶層（memory，讓 AI 系統記住過去對話或互動內容的機制）。
這些情況往往源於開發者的錯誤判斷，例如認為「以後可能用得上」或「教學文章就是這樣寫」。該報導強調，缺乏對 AI 系統的評估，是將生產環境中的 AI 專案推向危險邊緣最常見也最致命的錯誤之一。同時，「過早擴展」（premature scaling，在尚未充分驗證核心功能前，就盲目地擴大系統規模或資源投入）也被視為一種披著 AI 外衣的過度工程化。
為避免這些問題，專家建議應從最精簡的堆疊開始建構，只有當某個特定且可觀察到的問題發生時，才逐步增加新的層級。畢竟，每一個未曾建構的層級，就代表著一個無需在半夜除錯的負擔。
