北京
10月15日19:00，三位技术专家要在直播间里聊一件很多团队都卡住的事：AI应用怎么从Demo走到全球生产线。
这场「社区说」由谷歌开发者社区与谷歌开发者专家计划联合推出，本期由厦门GDG举办，时长两小时。三位分享人分别来自不同环节——客户运营、出海业务架构、数据基础设施，串起来正好是一条从业务前端到工程底层的完整链路。
第一站：让AI从生成内容走向业务调用
19:10到19:45，陶滨江讲的是Gemini与3Chat.ai的客户运营实践。
他带来的接入思路是：通过自建MCP服务，把通用AI和业务Agent连起来。这一步的意义在于，AI不再只是生成一段文案，而是能真正被业务系统调用。
以3Chat.ai的客户运营场景为例，他会拆解通用AI与垂直Agent之间的分工——客户上下文怎么变成客户洞察，洞察怎么变成个性化触达，触达之后又怎么持续接待。
更值得关注的是他提到的生产级闭环设计：客户筛选、人工确认、触达执行、结果回流。这四个环节把单次交互扩展成可追踪、可衡量的客户增长流程。Demo阶段只需要一次漂亮的回答，生产阶段需要的是每一次交互都有记录、有反馈、有下一步。
第二站：把订单接到全球去
19:45到20:20，林璐分享的是潮宿AI的出海实践——用Google Cloud构建全球民宿AI基建与OPC出海引擎。
她提到的真实业务场景有两个：潮宿AI管家工具，以及OPC数字游民社区。前者面向住宿服务，后者面向一个更分散的全球用户群体。
支撑这些场景的云端协同方案，涉及Dialogflow CX、Vertex AI与Gemini。三者要一起解决的是多语言实时接待、财务自动化对账以及多场景高效协作。对做出海业务的团队来说，多语言接待和对账这两件事，往往是最先撞上的工程墙。
第三站：数据基础设施的全球化考验
20:20到21:00，李成龙讲的是从开源到全球：Google Cloud加Milvus / Zilliz Cloud如何支撑生产级AI应用。
他直击的工程痛点是：AI应用从Demo走向生产、再走向全球的过程中，数据基础设施的要求会发生一次跃迁——从「能否搜索」，变成检索速度、准确度、弹性扩展及全球化服务能力。
分享中会结合Zilliz基于Google Cloud构建全球向量数据库云的实践，以及运行在Google Cloud上的OpenArt、Ivy.ai、OpenEvidence等生产级AI案例。
最后落到架构指南：Google Cloud与Milvus / Zilliz Cloud如何共同支撑大规模向量检索、RAG、多模态搜索及生产级AI工作负载，总结AI产品迈向全球生产环境的数据基础设施设计范式。
两小时能带走什么
把三场分享连起来看，路径是清晰的：
- 业务层：通用AI与垂直Agent分工，客户上下文转成增长动作
- 架构层：多语言接待、对账、协作在云端如何协同
- 数据层：向量检索从能用到全球规模化可用的演进
活动安排上，19:00到19:10是活动介绍，19:10到21:00是主题分享。直播期间特别安排了与专家讲师直接互动的机会，可以带着自己的问题去问。
对正在把AI应用往生产环境推的团队来说，这三段内容对应的恰好是三个最容易踩坑的位置：AI接不进业务流程、业务出了海架构撑不住、数据量一上来检索就掉链子。
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