AI工程化主线：将概率模型放进反馈系统
本文探讨了AI工程化的核心演进路径，指出将“概率性”的大模型转化为高可靠生产力工具的关键，在于构建闭环的“反馈系统”。主要内容包括：1. **对抗随机性**：传统软件基于确定性逻辑，而AI工程化需接纳LLM的概率特征，通过引入实时评估与自我纠错，将不确定输出置于确定性环路中。2. **Agent的本质**：AI Agent正是反馈系统的具象化，通过“感知-思考-行动-反馈”循环不断修正偏差。3. **开发者转型**：开发者应从“Prompt调试员”转向“系统架构师”，重点建设高质量评测集（Evals）、动态上下文注入及人机协同机制，用系统工程的确定性来驯服模型的概率性，这是实现AI规模化落地的必经之路。