AI 选型概览
定位：在 AI 技术快速迭代的 2026 年，如何从纷繁的模型、工具、协议中选出最适合自己场景的方案？本模块提供「选型框架 + 当下推荐 + 避坑指南」，帮助你做决策而非追热点。
为什么需要选型？
AI 生态已经过了「随便选一个都能用」的阶段。2026 年：
- 大模型：从 GPT、Claude、Qwen、DeepSeek 到 Llama，各有擅长领域
- 开发工具：Cursor、Copilot、Continue、 Windsurf 等 AI 编辑器林立
- 协议与 Skill：MCP、Function Calling、Agent Skill 等标准化方案日趋成熟
不做选型的后果：
- 用错模型 → 成本高、效果差
- 用错工具 → 团队效率不升反降
- 用错协议 → 集成困难、维护成本飙升
选型框架：3 步决策法
第一步：明确约束条件
| 维度 | 关键问题 | 影响 |
|---|---|---|
| 环境 | 本地 / 云端 / 混合？ | 决定可用的模型范围与部署成本 |
| 任务 | 写代码 / 文档 / RAG / Agent？ | 决定对模型能力的要求侧重 |
| 预算 | 能接受 API 费用还是自建推理？ | 决定是走云端还是本地 |
| 隐私 | 数据能否出域？ | 决定是否必须本地部署 |
| 团队 | 团队技术栈是 Java / Python / 全栈？ | 决定工具链的选型倾向 |
第二步：按场景匹配方案
| 场景 | 推荐路径 | 侧重 |
|---|---|---|
| 日常编码提效 | Cursor + GPT-4o / Claude | 代码理解与生成能力 |
| 企业内部 RAG | Qwen / Llama（本地）+ 向量库 | 隐私与检索质量 |
| Agent 自动化 | Claude / GPT-4o + MCP + Function Calling | 工具调用稳定性 |
| 文档写作 | Claude（长文本）+ 本地小模型（草稿） | 表达一致性与成本 |
| 学习与实验 | Ollama + 本地开源模型 | 低成本试错 |
第三步：小规模验证后逐步推广
不要一上来就全面铺开。先选一个场景、一个工具，跑通闭环，再横向扩展。
本模块文章一览
| 文章 | 适合谁 | 核心内容 |
|---|---|---|
| AI 模型选型指南 | 所有 AI 使用者 | 按环境/场景选择最合适的模型（含 LLM / 图片 / 视频） |
| AI 开发工具选型 | 开发者 | IDE 插件、CLI 工具、AI 原生编辑器对比 |
| MCP 与 Skill 选型 | 集成开发者 | 协议标准、Server 生态、选型策略 |
选型原则（反复提醒自己）
- 够用就好：不要为了追新而频繁切换工具，稳定优先
- 先跑通再优化：第一版用最成熟的方案，后续再迭代
- 关注生态而非参数：模型参数大小 ≠ 实际效果，生态完善度更重要
- 成本可视化：把 API 费用、推理成本、维护成本纳入选型考量
下一步：如果你还不确定从哪开始，建议先读 AI 模型选型指南，确定模型的基座，再搭配开发工具与协议。