我们公司跨境电商ERP，大家其实都没有AI背景，但是随着各种AI应用开发的工具不断普及，大模型能力的不断加强，我们发现AI开发其实不需要我们有AI背景，我们只需要去使用大模型，接下大模型开发即可。这不需要你有高深的AI基础，更多需要你对业务方面的洞察。

1. 团队现状分析

• 优势
• 微服务架构和API接口经验丰富（快速集成AI服务）
• 运维熟悉Docker（模型服务化部署无障碍）
• 团队中有部分AI基础（协调技术选型）
• 短板
• 缺乏AI项目全流程经验（数据收集→训练→部署→监控）
• 无现成训练数据（需从ERP系统逆向构建数据集）
• Python团队需突击学习AI开发框架

2. 需要准备的核心能力

技术能力

业务能力

• AI+ERP 是用新工具对老业务提效，因此我们必须懂业务才能切入到老业务的痛点
• AI给之前老技术实现不了的技术通过了可能，因此 原有的业务实现思路我们可以进行革新
• AI技术会淘汰一些工具属性的工作，更多会需要管理AI的业务能力

工程能力

• 接口规范：明确ERP→AI服务的数据格式（JSON样例）
• agent工具流: 和业务人员将需求转化为工作流，将工作流集成到erp中
• 版本控制：建立AI模型版本与ERP版本的映射关系（如：v1.2-ERP对应v0.1-AI）
• 监控指标：定义API响应时间、准确率等SLA（后续扩展用）

3. 第一个任务启动步骤

任务选择2：智能客服（云API集成）

• Day 1
• 获取 LLM API账号(openai/通义/deepseek...)，测试api，国内基本都有测试token，简单项目用个一两个月都没问题
• 运维搭建dify，可以直接先docker快速搭建
• Day 2-8
• 在ERP中新增/ai/chat接口路由
• 使用 dify 实现agent 前期可以通过知识库（RAG）简单实现
• 集成 mcp/function call (可以通过agent组件实现)获取一些业务数据，如订单/库存
• 用现成组件（如ChatUI）搭建对话界面
• Day 8-14
• 联调测试：模拟用户咨询订单状态
• 埋点：记录用户问题类型（为后续优化积累数据）

4. 分阶段计划

Phase 1：MVP验证（1-2个月）

Phase 2：能力建设（3-6个月）

• 数据工程：搭建MySQL→MinIO→Python数据管道（这一块是大数据相关的能力）
• 模型微调：用历史数据微调预测模型 (微调前期可以借助各种厂商的进行测试)
• 替换云API：使用自己的微调模型（需标注500+客服对话记录）(如需要)

Phase 3：深度集成（7-12个月）

• 实现AI驱动自动化：
• 广告出价调整（根据预测CTR）
• 动态库存预警（结合供应链数据）

关键风险控制表

立即行动清单

1. 项目成员目标对齐，技术栈学习 prompt工程，dify使用，python, langchain，MCP
2. 搭建本地dify（快速验证mvp）
3. 梳理当前可以实现的工作流，提取出一到两个需要快速出demo，先实现简单的建立信心
4. 爬虫开放api,供agents使用 (数据)

总结：

作为一个传统的跨境电商公司小公司，我们公司erp中属于传统的老项目了，php，java都有用到，我们团队都没有ai开发的背景（可能有点，就是用ai写代码[dogo]）.业务人员有使用但是也只是在web页面使用如chatgpt，deepseek等ai工具。但是用过ai工具的人都会发现ai确实可以给我带来2倍效率的提速，熟练使用甚至可以到10倍以上，如果你是高级用户在学会点高级ai工具 (claude code + mcp + 各种agent),可能10倍都不止。ai的接入可以一定程度生将需要人脑判断分析的工作给接过来。

传统erp接入AI这是个大市场，而且随着现在ai工具和大模型能力/价格方面都在不断优化。传统erp接入AI其实人人都可以做，甚至你都可以不用是专业开发。在对大模型能力的深度理解基础上，抓住实际场景，把它的能力用起来，我相信一定对你的业务有所帮助。

本文作者 xulin（海鸥技术部落），原载于团队 GitBook 技术 Wiki。