别让 LLM 算合规账:确定性核心+情景记忆的混合 agent 架构
Brilliant_Tension_53 · reddit · 2026-09-29
作者管理受资助项目时,先试了标准 RAG 管线核对报销与合同额度,结果 LLM 幻觉算术、搞不定滚动时间窗、记不住累计花费上限;纯硬编码 SQL 规则又缺乏'机构记忆'(历史豁免、超支前科)。最终落地混合架构:
- 确定性核心(SQLite/Python):负责硬性限额、汇率换算、滚动时间窗,拥有绝对否决权,零幻觉风险。
- 情景记忆(Hindsight):语义层,追踪运营历史与上下文。
实际效果
- 自动豁免:外国发票触发核心拦截时,记忆层立刻调出三个月前对该供应商用过的豁免代码,一键放行。
- 防超支:用户申请 $1,800 机票、余额 $2,200,核心算术通过,但记忆层标记该用户历史最终发票平均超估 68%,拦截必然的额度击穿。
三条经验
- 钱相关逻辑绝不让 LLM 评估——代码管数学,AI 管上下文。
- 给记忆打结构化标签(grant:<id>、vendor:<slug>),避免向量检索噪音。
- 用熔断器:外部记忆异步同步(outbox 模式),别让 AI 延迟挂起主应用。
代码开源:ronaksarda/microsoft-hindsight。
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