后期调试人工智能的关键在于以可观测性、评估与治理为核心搭建闭环，通过持续监控指标与日志、在线实验与红队测试、标准化故障排查与版本治理，确保模型性能、稳定性与合规边界。针对LLM与RAG等不同系统，重点调试提示词、检索与内容安全，并以量化、缓存、蒸馏等策略实现性能与成本协同优化。结合国内外平台与开源栈进行中性选型，最终让后期调试从被动排障转向主动风险管理与持续改进。