LLM 只做抽取不做定价:可信报价 Agent 架构实战
Futdragun · reddit · 2026-10-01
一位为企业定制报价系统的开发者分享了构建可信报价 Agent 的核心原则:LLM 永远不碰数字。
为什么危险:让 LLM 直接读邮件并报价,客户说"下周要 20 张海报"或"两居室搬家"这种信息不全的需求时,模型会自信地脑补细节并定价——这正是企业主最怕的。
他采用的架构:
- LLM 只负责抽取:temperature 0、严格 JSON,唯一任务是从混乱文本中提取规格
- 缺失即 null:客户没说的字段保持空,模型不许填,每个 null 变成待确认标记
- null 转成问题:Agent 一次性起草询问所有缺失信息的回复,人工检查后发送
- 定价用纯代码:确定性引擎跑企业自己的费率,模型完全远离计算
- 价格回归测试:固定测试任务每次构建必须算出完全相同的价格,差一分钱都不能上线
- 状态机强制:含 null 的报价不能标记为已定价
- 人工审批所有对客户的输出
关键洞察:难的不是 AI 而是行业领域知识——印刷业 "poster board" 通常指泡沫板,搬家中"两居室"不含楼梯、电梯和大件信息,每个行业都有客户不会说的隐含词汇。模式可推广到任何需要报价的业务:抽取、标记、提问、代码定价、人工审批。
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