开发人工智能思维的关键在于以系统性框架解决复杂问题：用统计与因果直觉抽象需求，用数据治理与模型范式构建评估闭环，以Prompt工程与可组合架构提升可控性，并以MLOps与合规治理保障生产级可靠性。实践路径是从小步快跑的原型验证出发，逐步引入检索增强、工具调用与风控设计，在真实业务场景中以指标驱动迭代与复盘沉淀知识资产。结合国内外生态的中性优势与监管要求，最终形成可迁移、可解释且风险可控的人机协同能力。