主要观点：介绍了 API 开始思考的情况，包括 AI 第一后端的概念、实际应用案例（如帮助台路由）、风险及应对措施、构建 AI 第一架构的蓝图、非标准用例以及从零到英雄的示例步骤等，还探讨了未来发展趋势和常见问题。
关键信息：

• AI 第一后端与传统后端的区别在于业务逻辑是动态的，基于 LLM 且依赖运行时逻辑。
• 实际案例中通过 LLM 实时确定帮助台票务的处理部门和紧急程度。
• 存在输入注入、输出验证等风险，需采取相应的缓解措施。
• 给出了构建 AI 第一架构的分层模型，包括预处理、提示生成等层。
• 列举了非标准用例，如合规、个性化等。
• 详细说明了创建 AI 第一后端端点的步骤，包括识别用例、创建项目等。
• 未来发展趋势包括自适应 API、对话工作流等，但要谨慎使用。
  重要细节：
• 代码示例展示了如何利用 OpenAI 实现帮助台票务路由的 API 端点，包括输入处理、LLM 提示构建等。
• 常见问题解答涵盖了关于 LLM 能否完全替代传统逻辑、性能成本、隐私数据等方面的疑问及解答。
• 强调作为开发者在使用 AI 后端时需承担责任，包括输入输出验证等。