AI Agent 演示像魔法，90%的代码却在处理模型的“自信谎言”
Ok-Salary-6309 · reddit · 2026-08-14
作者以自己开发的数据报告生成 Agent 为例，指出 Demo 效果往往只占实际代码量的 10%。剩下 90% 的工程代码几乎全是为了应对模型“自信且静默的失败”：模型会凭空捏造看似合理的数字，或者在工具调用失败时假装成功并编造结果。
为了在生产环境中兜底，开发者不得不编写大量防御性代码：
- 健壮的重试机制：处理大量瞬时的工具调用失败。
- 严格的输出校验：在结果呈现给用户前，核对必填字段与数据源是否对账一致。
- 强制承认未知：通过硬规则迫使模型在数据获取失败时报告“无法获取”，而不是掩盖漏洞。
- 全链路日志：记录每一步决策，以便在出错时精准定位是哪个环节产生了幻觉。
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