直接回答
先给出可以用于决策的结论
AI系统的可维护性依赖一组相互关联的资产：业务任务和需求、代码、模型与API选择、系统提示和模板、RAG切分及索引规则、知识源与更新任务、黄金评测集、工具和权限、部署配置、日志监控、运行成本及已知问题。只拿到业务代码仍可能无法复现生产效果。合同应区分客户数据、项目新增成果、供应商通用组件、开源依赖和第三方模型许可，并约定停止合作后的账号、数据和服务退出方法。
判断前需要确认哪些条件
同一个问题在不同企业、数据和项目阶段下可能有不同答案。建议先核对以下条件，再把网上的通用结论代入自己的项目。
模型、提示、知识和评测资产是否都有版本记录生产账号、云资源和代码仓库最终由谁控制第三方模型或平台能否迁移及数据如何删除新团队能否依据文档重复构建、部署和评测
建议按什么顺序推进
01
先明确目标与边界
签约时建立AI项目资产和权属清单。
02
验证关键依赖
开发过程中持续进入企业控制的仓库、账号和文档库。
03
形成可评审成果
离场前执行构建、部署、评测、回退和账号移交演练。
04
用真实结果决定下一步
回收人员权限并确认遗留问题、许可和后续支持窗口。
放到实际业务中如何理解
示例用于说明判断方法
企业收到Agent应用源码，但系统提示保存在供应商个人平台，知识索引无法重建，评测数据也未交付。新的团队只能重新摸索。更可靠的做法是每个版本保存提示、知识流水线、工具定义和评测结果，在新环境用交付材料重新部署并跑通固定任务集。 示例不代表特定客户业绩，实际结论需要结合企业自己的业务量、样本、系统和责任边界验证。
最容易踩的坑
合同只写“交付全部源码”，没有AI专项资产清单
关键模型和云账号登记在外包人员个人名下
评测集包含敏感业务数据却没有授权和删除规则
最终应该怎样验收或确认
接管人员应在不依赖原开发者口头指导的情况下完成构建、部署、知识更新和核心评测，并能查看模型调用、成本、错误、权限和回退。所有账号完成授权调整，已知问题与第三方许可形成书面清单。
准备与供应商或内部团队沟通时，建议带上当前流程、代表性样本、现有系统、计划时间和预算等级。先把未知项明确标注，再决定采用诊断、PoC、固定范围项目或持续研发，通常比直接索要一个缺少边界的价格和工期更可靠。