一款B2B外展产品成功地用网络搜索取代了LLM，通过确定性的Places API查找公司网站和电话号码。这一改变将网站完整性从34%提高到81%，电话号码准确率提高到91%，同时将LLM成本降至零。LLM的不可靠性，包括编造域名和提供不一致的答案，使得这一转变成为必要。此外，Agentic AI的“决策层”概念正在兴起，这与LLM的能力不同，例如TypeSafe AI的Jev和OpenAI的Decisions API表明了一种新的架构模式，侧重于做出具体选择而非生成通用令牌。 AI
影响 强调了在B2B产品中，针对特定任务，确定性解决方案比LLM更具必要性，有可能降低成本并提高可靠性，同时也指出了Agentic AI的新架构模式。
排序理由 该集群讨论了LLM在B2B产品中的实际应用和局限性，并引入了Agentic AI的新架构概念，符合“工具”类别。
在 Mastodon — sigmoid.social 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 3 个来源。 我们如何撰写摘要 →
完整方法见我们的编辑标准。
WireShark Lab UrbanVPN: Turn on wire shark and then WI-FI interface and then turn on the... # cybersecurity # ai # vpn # programming # software # coding # development # engineering # inclusive # community Urban VPN DNS Leak: Connected but Not Protected
On a B2B outbound product, one pipeline step used an LLM with web search to find a company's website and phone number from its name. Swapping it for a deterministic Places API lookup took website completeness from 34% to 81%, phone to 91%, and that step's LLM cost to zero. This i…
Beyond LLMs: Jev vs OpenAI Decisions API — The Emerging Decision Layer for Agentic AI For the last few years, most of the AI conversation has been around one question: How intelligent can LLMs become? Bigger models. More reasoning. Longer context. Better agents. More tools. But w…