# Feature Flags 是产品实验基础设施

## 元数据

- 书名：Claude Code 源码解析：一份价值数十亿美元的AI工程蓝图
- 作者：花叔
- 章节：10 Feature Flags里的未来
- 定位：AI PM / Agent 产品 / AI 工程架构面试
- 优先级：P0
- 标签：feature-flags, ab-testing, release-management

## 面试问题

为什么成熟 AI 产品需要 feature flags？

## 30 秒回答

Feature flags 让团队可以按用户、场景和实验逐步开放能力，降低新模型、新工具、新交互的发布风险，同时支持 A/B 测试和快速回滚。

## 展开要点

- AI 功能不确定性高，灰度比一次性全量更安全。
- Flags 可以区分内部测试、受邀用户、付费层级和实验组。
- 本地缓存与远程评估能平衡可用性和控制。

## 高频追问

- 哪些 AI 功能适合灰度？
- Feature flag 和配置有什么区别？
- 如何避免 flag 债务？

## 项目映射

- 对自动发布、记忆写入、多 Agent 并发逐步开放。
- 为新模型路由做实验分组和回滚开关。

## AI PM 迁移

AI PM 要把发布机制作为产品能力，尤其在高风险 Agent 场景里。

## 备注

本卡为面试复习用的主题重构和答题框架，不保存原书正文或源码内容。