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超越提示和祈祷
TL;DR：企业 AI 团队发现，纯代理方法（动态链接 LLM 调用）无法提供生产系统所需的可靠性。提示和祈祷模型（业务逻辑完全存在于提示中）会创建不可靠、低效且无法大规模维护的系统。转向结构化自动化，将对话能力与业务逻辑执行分开，[…]
来源:O'Reilly Media _AI & MLTL;DR:
TL;DR:- 企业 AI 团队发现，纯代理方法（动态链接 LLM 调用）无法提供生产系统所需的可靠性。提示和祈祷模型（业务逻辑完全存在于提示中）会创建不可靠、低效且无法大规模维护的系统。企业级可靠性需要转向结构化自动化，将对话能力与业务逻辑执行分开。这种方法带来了巨大的好处：一致的执行、更低的成本、更好的安全性以及可以像传统软件一样维护的系统。
想象一下：对话式人工智能的现状就像 Hieronymus Bosch 的《人间乐园》中的场景。乍一看，它令人着迷——一个充满潜力的天堂。人工智能系统承诺无缝对话、智能代理和轻松集成。但仔细观察就会发现混乱：始终是一个虚假的天堂。
想象一下： 人间乐园学得更快。挖掘得更深。看得更远。
学得更快。挖掘得更深。看得更远。
期望的演变
缩放定律在此背景下，人们对对话式 AI 的期望飙升。还记得昨天的简单聊天机器人吗？它们使用预编程的响应来处理基本的常见问题解答。当今的企业希望 AI 系统能够：
人性化 拥抱脸