想象一下拼装乐高积木，但这一次你用的是算法。可组合 AI 系统正是把大模型、检索模块、决策引擎等按接口拼接起来的技术范式。它把 AI 的各个能力拆解成可复用的组件，然后由调度器按照业务场景编排，从而快速构建功能丰富、可维护性高的产品。

核心要素有三：①模块——每个组件只做一件事；②接口——标准化的输入输出，像 REST 或 gRPC；③编排器——负责把模块串联成流。就像微服务架构把单体系统拆分成独立服务，AI 也能通过“组件化”降低整体耦合度。

对产品经理来说，可组合 AI 最大吸引力在于 ①速度：不需要每次都从零训练模型；②灵活：可按需替换或升级单一模块；③成本可控：按使用量付费，避免一次性投入巨资。正如亚马逊 Alexa 能通过技能（Skill）快速接入第三方服务一样，AI 系统也可以按业务增量迭代。

举个实际案例：一家电商平台想推出智能客服。首先选用 OpenAI 的 GPT‑4 处理对话；然后用 ElasticSearch 进行知识库检索；接着用 VLLM 进行文本摘要；最后用 OpenAI 的 Whisper 处理语音输入。通过一条流水线（workflow），把原本需要数周开发的功能缩短到数天。每个模块都可以单独升级，例如用更小的 Llama 模型替换 GPT‑4，只需改接口调用即可。

然而，组件化也带来挑战：①数据安全，多个模块共享的用户数据要做好加密和审计；②依赖管理，模块更新可能导致接口不兼容；③监控与治理，如何在编排层面捕捉性能瓶颈。产品经理需要在技术与商业之间把握好权衡，保证系统的可扩展性与合规性。

展望未来，随着多模态模型、知识图谱和低代码平台的成熟，可组合 AI 将成为产品快速迭代的核心动力。它把技术拆分成“乐高块”，让非技术人员也能拼装出符合业务需求的“机器人”。如果你想让产品在 AI 时代保持竞争力，先把系统拆成可组合的模块，再用编排器把它们拼起来。

那么，作为产品经理，你会如何定义自己的“AI 组件”清单？