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标题: 从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略 [打印本页]
作者: 链载Ai    时间: 昨天 22:26
标题: 从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略


大语言模型（LLM）在理解和生成自然语言方面展现了强大的能力，但它们输出的不确定性在一些需要高度准确、结果可预测和可审计的企业场景中，却限制了AI智能体（Agent）的应用：回答的随机偏差甚至“幻觉”式错误可能带来严重后果。这种不确定性会侵蚀企业领域对AI的信任，甚至引发损失。因此，如何控制LLM带来的Agent行为的不确定性，成为企业Agent系统的最大挑战之一。
本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略。它们有的来自LLM使用层面、有的来自Agent架构与设计层面，以及AI治理层面，实际应用中可组合使用。
一、技术层面的控制策略

01


强化提示设计（提示工程）

精心设计和优化提示词是控制LLM行为最基础与直接的手段。通过明确指令、约束模型角色、提供上下文和Few-Shot示例，可以在很大程度上引导模型遵循你的预期轨道输出内容。

提示工程相当于给模型“立规矩 + 输出示范”，是提升 Agent确定性与可预测性的最经济、迭代最快的方式。

实现方法

优点

局限性

提示词具有一定的“脆弱性”，细微变化可能导致输出剧烈波动。此外，对于复杂的长对话与上下文，模型可能会“忘记”初始指令，偏离预期；而且对于企业高度动态与多变的业务规则，单靠提示工程难以全面控制模型行为。

此外，对于思维链的提示技术，也会显著增加输出的长度与计算延迟。

02


模型微调提升领域适应性

通用的LLM虽然强大，但具体应用到企业的垂直业务场景中，可能会由于不理解行业术语、缺乏最新的领域知识等原因导致幻觉、答非所闻，输出内容“飘忽不定”。

通过在企业（或行业）特定的、高质量的领域数据上对LLM进行微调训练，使模型更贴近垂直场景，从而提升输出的确定性与准确性。

实现方法

收集企业内部的专业文档、对话记录、FAQ等数据，经过清洗标注后，形成训练需要的格式，选择基础模型与微调方式，进行训练与评估（可以借助LLM厂家的微调平台，也可以用开源工具）。

优点

局限性

03


检索增强生成（RAG）

我们所熟知的RAG本质上也是一种让模型减少幻觉，能够根据企业/行业领域知识来精准输出答案的技术手段，也是当前最务实的企业LLM应用方案之一。它通过在生成答案前从专有知识库中检索相关信息，为模型提供事实依据。

将RAG管道/工具应用到Agent也是一种常见的控制方法。

实现方法

系统首先将用户（或其他应用）的输入问题转化为查询向量，在企业知识库（如产品手册、政策文件、数据库）中检索最相关的信息片段，然后将这些片段连同原始问题一起作为上下文输入给LLM，让模型基于这些“参考知识”来回答。

优点

局限性

RAG的效果高度依赖背后知识库的质量和知识召回的精度，在数据质量、文档解析、多模态处理、索引、检索算法、结果合成等多个环节有很多的优化技巧，并非是一个简单向量检索。如果不重视，RAG管道输出质量不佳，进而影响到整体应用效果。

04


结构化输出

在企业应用中，Agent 往往并非直接面向用户，而是处于更大业务系统中的一环。它的输出结果可能需要被下游的业务流程、数据库或自动化脚本可靠地“消费”。但LLM输出的不确定性（字段名不一致、多余的解释文本等）可能导致：

结构化输出策略的目标就是通过“强格式化”手段，将模型输出约束在可预测的结构内，提升整体系统的确定性与可控性。它本质上不改变模型生成的内容方式，但通过“结构化的容器”提高了可预测性。

实现方法

优点

局限性

结构化输出并没有根本上改变生成内容的方式：格式正确不等于内容正确。策略主要作用在输出层，对任务执行过程的控制力有限。

05


流程约束策略（Agent工作流）

企业中的许多场景是流程性强、风险容错率低的任务，如开户、理赔、税务申报、合规审批等。如果让LLM在这些场景中“自由发挥”，完全自主规划执行，就可能：

因此，Agent工作流通过预定义明确的任务/对话流程，将Agent的行为限制在可控的路径中。相当于在Agent的工作“道路”上，铺设了清晰的“护栏与路标”，让系统整体更稳定、可靠、可预测。

实现方法

借助 LangGraph、LlamaIndex、Google ADK等框架，明确定义对话或者任务流程：明确的步骤，及每个步骤的输入、输出与执行动作等。而LLM则在局部发生作用，比如在各个步骤调用AI完成子任务，如信息提取、意图识别、文档解析等。

优点

局限性

流程约束策略的本质是用灵活性、智能化来换取更高的确定性与可控性，这在企业的部分场景是可接受的。但也可能导致无法更智能的处理“流程外”的突发情况；此外流程的维护是需要成本的：要与业务部门协作，确保流程的正确。

06


模型参数与配置控制

即使使用同一个提示和模型，LLM的输出也可能因以下原因而不同：

这些“隐性变动”会导致企业场景中的Agent出现不可重复、不可预测的输出，极大增加调试难度。通过严格控制推理参数、随机种子、模型版本与运行环境，也可以一定程度提升Agent输出的稳定性。

实现方法

优点

局限性

调整模型参数与环境配置固然简单，但是“降低输出的随机性”也并不等于“数据结果的准确性”；由于牺牲了某些场景下需要的创造性，导致回答可能僵硬；此外，在实际部署中，维持环境一致性也不太容易。

07


行为准则与规则约束

有一些专注于高服务要求的企业场景的Agent开发框架开始引入一种显式、可执行的行为规则系统，通过“在什么条件下，AI必须/不得执行什么动作”的规则形式，给Agent制定一套行为准则，并通过技术手段确保遵循。

这种行为规则系统不是一次性通过指令灌入LLM（区别于提示工程），而是根据上下文按需激活必要的一个或者多个“规则”，从而避免在提示与越来越长的上下文中被“淹没”。这让AI的行为逻辑变得可编排、可观察、可强制执行。

实现方法

大致的实现方法是：

优点

缺点

08


多代理协作与AI自监督

当单个Agent难以绝对可靠时，可以考虑引入“AI监督AI”的多Agent架构，让模型之间互相校对、协作完成任务。

实现方法

主AI生成初步回答后，引入第二个监督Agent来审查其逻辑和事实。监督Agent可以提示纠正主回答，或直接拦截交由人工处理。这种多Agent模式一定程度上可以进行纠偏，让Agent的输出更一致与准确。

比如让模型对同一问题生成多种回答，再用一个判别模块（可由AI或规则实现）交叉验证这些回答，选择最一致可信的版本。这种方式在很多时候也可以限制模型随意发挥的空间。

优点

多代理协作和自检机制相当于给AI配备了“复核员”，在输出阶段发现并纠正错误，减少了对事后错误处理的依赖（相信随着技术的发展，未来会有更多自我诊断，自我修复的AI Agent）。

这种策略也提升了系统鲁棒性：如果主Agent发生异常，监督Agent可及时发现。

缺点

很显然，这种多策略回答导致系统架构的复杂度上升，需要良好的设计，否则可能出现一些异常（比如死循环）；同时也会带来更高的推理成本与响应延迟（毕竟监督Agent也需要借助LLM来完成）。

此外，监督Agent本身也可能不可靠，或者与主工作Agent的“思路”不同（比如用了不同的模型）。

二、应用设计层面的控制策略

09


基于风险等级的AI参与策略

在设计层面的一个重要策略是：根据不同场景与任务的风险等级与对确定性的要求，设计不同的AI参与程度或技术方案。

比如在容错率高、结果更宽容的场景（比如创意策划、文案撰写、客服中的非关键性问题）中多依赖LLM的自动化；而在零失误要求、关乎重大决策的场景（比如金融交易、医疗辅助、客服中涉及赔偿的问题）中更适合让AI暂时仅作为辅助工具，而关键输出则考虑人工参与（HITL，Human-in-the-Loop）。

即使在同一个场景中，不同任务也可以采取不同的技术策略。比如：

实现方法

识别业务场景与任务，对其进行风险等级划分，按等级限制AI的“参与”。比如划分成低中高三个等级：

设计干预点：在流程中设置明确的人工干预节点。例如，当AI的置信度低于某个阈值，或检测到用户情绪负面时，自动将对话转接给人工坐席。

优点

局限性

三、管理与治理层面的控制策略

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持续监控与AI治理

将AI智能体引入企业业务，建立一套全面的治理框架，涵盖从模型与Agent的开发部署、测试验证、系统评估、运行监控等各个环节。通过这种方式让Agent持续的优化，不断的提高其一致性与准确性。

实现方法

AI的治理涵盖众多软件生命周期的环节与方法：

优点

完善的治理使Agent系统从“黑箱”变成更可控的企业资产，为稳健地扩大AI应用范围提供保障。特别是对于Agent这样的新型AI应用，技术手段固然重要，但治理框架可以帮助企业不断发现问题、积累经验，降低风险，最终形成真正的竞争优势。

缺点

需要投入管理资源，甚至必要的技术工具，短期内可能增加项目开销，延长项目周期，但从长远看这是必要的。

以上总结了不同层面控制Agent不确定性的常见策略：

不确定性（及相关的不可控、难以预测甚至准确性问题）都是生成式AI目前难以避免的“黑箱”属性。如果不对这些问题设计合适的策略进行控制，把它们“关在笼子里”，Agent在企业的大规模应用只能是一厢情愿，甚至会让管理者逐渐对AI失去信心。

当然，完全消除LLM的不确定性仍然是AI研究领域的前沿挑战。我们期待未来的模型在不确定性、可解释性和可控性上取得突破。





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