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Sayd Agzamkhodjaev：“用户不相信系统永远不会出错；他们相信系统可以安全地恢复。”
Treater 的创始工程师知道基于人工智能代理的正确组织的管道和分析如何将复杂的法学硕士转变为实用且可靠的业务工具。 2025年，世界各地的公司都在积极采用生成式人工智能技术和大语言模型（LLM）。大约 72% 的企业计划增加对这些技术的投资 [...]
来源:AI Time JournalTreater 的创始工程师知道基于人工智能代理的正确组织的管道和分析如何将复杂的法学硕士转变为实用且可靠的业务工具。
2025年，世界各地的公司都在积极采用生成式人工智能技术和大语言模型（LLM）。约72%的企业计划在明年增加对这些技术的投资。这为提高效率和自动化创造了巨大的机会，但也引发了对此类系统生成的输出的信任问题：组织如何确保基于 LLM 的解决方案的稳定性、可解释性和可扩展性？
Sayd Agzamkhodjaev - Treater 的首席工程师和创始工程师，拥有 Meta、Cohere 和 Instabase 的经验，他为数百万用户和企业 AI 代理构建了法学硕士管道和产品，节省了数万小时的手动工作。他的专业知识在全球人工智能采用的背景下特别有价值：他开发的系统方法帮助组织信任法学硕士的成果，扩展它们，并将复杂的技术转化为可管理的业务工具。
在这次独家采访中，Sayd 解释了他的工程和产品方法（从多层 LLM 评估到 AI 代理分析）如何确保 AI 系统的可靠性和可解释性，以及如何设计 AI 工具，以便可以解释、验证和安全扩展其输出。
“LLM 可靠性是通过多层验证建立的”
您在 Treater 创建了多层 LLM 评估流程，将错误减少了大约 40%。你们是如何实现如此高的可靠性和模型质量的？
您在 Meta/WhatsApp 与数百万用户的经历如何影响您的 LLM 质量控制方法？
在Treater，您实施了LLM-as-a-Judge，并对失败进行了强制解释。这如何提高可解释性并加快问题解决速度？
“自我纠正增加信任”
“模拟器揭示系统错误”