AI的自信白痴问题：硬规则胜过感觉检查

人工智能代理在部署后经常出现’自信白痴’问题：它们100%自信地给出错误答案，如错误的API URL，导致开发者浪费大量时间调试。当前行业流行的’LLM作为法官’方法无效，因为它依赖于概率判断，形成危险循环依赖，无法解决幻觉问题。作者Steer Labs提出创新解决方案：引入确定性规则，通过代码验证替代概率判断，例如直接使用requests.get()检查URL或解析SQL查询的AST。详细介绍开源项目Steer SDK v0.2，一个轻量级Python库，用于包装代理函数并强制执行硬规则。它提供实时错误捕获、本地监控和教学功能，允许开发者快速修复问题而不重写代码。这种方法显著提升AI代理的可靠性和安全性，适合生产环境，是解决AI幻觉的有效途径。