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English(EN) My AI agent tried to ship a mistake we'd already reverted

AI代理需要护栏：结构化输出和持久化内存解决LLM不可靠问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两位开发者描述了两种不同的方法来缓解AI代理中大型语言模型（LLM）的不可靠性。一位开发者实现了一个管道，强制LLM输出结构化数据，根据错误成本使用分级模型，并在最终确定任何输出之前包含一个起草和代码检查阶段。另一位开发者创建了一个名为Selvedge的工具，它充当AI代理的本地内存，存储决策背后的推理，以防止代理重复过去的错误或引入已撤销的更改，从而保留会话结束后会丢失的关键上下文。 AI

影响 这些方法突显了AI代理需要强大的错误处理和内存功能，以确保可靠性并防止代价高昂的错误。

排序理由 两位开发者描述了用于提高AI代理可靠性的不同工具/管道。

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AI代理需要护栏：结构化输出和持久化内存解决LLM不可靠问题

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两位开发者描述了用于提高AI代理可靠性的不同工具/管道。
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报道来源 [2]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · S. Afsan ·

    我发布了一个会撒谎的AI代理。这是让它停止的流程。

    <p>A prospect replied to my AI agent: <em>"Done, your link is up."</em></p> <p>The agent thanked them, marked the deal secured, and moved on. Clean. Except the link wasn't up. There was no link. The reply was polite and completely false — and my agent believed it, because believi…

  2. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Mason Delan ·

    我的 AI 代理试图发布我们已撤销的错误

    <p>A month ago we added a <code>card_token</code> column to the users table so a background job could retry failed Pro charges. It lasted about two days. Storing card data in your own database drops you into PCI-DSS (the compliance standard that kicks in the moment card data touc…

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