AI 数据代理存在一个重大缺陷，即在数据到达 AI 之前，事实数据与模型推断之间的区别就丢失了。这种情况发生在数据目录中，数据目录将不同的数据层级（已认证、已观察、已推断）扁平化为一个单一的置信度分数。这种架构问题，而不是提示工程，导致 AI 代理自信地将猜测当作事实呈现，可能导致诸如数据连接错误和收入数字虚高等错误。解决方案要求数据目录明确保留数据的来源，而不是将其抹去。 AI
影响 突出了 AI 数据处理中一个关键的架构缺陷，可能导致重大的操作错误。
排序理由 文章讨论了 AI 数据处理和架构中的概念性缺陷，而不是特定的产品发布或研究发现。
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