大模型与规则引擎的分工:生成与确定性如何各司其职
一提智能体,很多人就觉得全交给大模型,结果幻觉频发、出了错没人说得清。我的经验是,这套平台要立住,必须把大模型与规则引擎分工清楚:确定性动作交给规则,生成与理解交给模型,各司其职。分工清楚,产出的才既聪明又可控,而不是一股脑丢给模型冒险。把边界划好,组织才敢把业务交出去,老板也才睡得安稳。很多团队重模型轻规则,结果同一个计算每次都不一样,这个坑本可提前避开。落地时我会把算账、核验、留痕这类要准的动作全部规则化,把起草、摘要、问答这类要灵活的动作交给模型并贴事实。模型在前、规则托底,出错有边界、改错有抓手,自动化才既好用又可信。边界划清,后续调优只动对应一层,不必推倒重来,团队也才不被模型的不稳...