作者认为，AI“幻觉”并非错误，而是大型语言模型（LLM）固有的特性，源于其概率性和生成性。重点应从减少幻觉转移到实施有效的路由机制，将复杂、模糊的任务导向LLM，同时将确定性任务分配给可靠的API。用LLM处理的自然语言描述替换确定性工具，例如SKILLS.MD可能取代MCP，会引入不必要的熵和故障模式，这些是架构性的，而非模型性的。 AI
影响 强调需要对AI系统进行架构设计，以有效管理LLM的能力，而不是仅仅关注模型改进。
排序理由 观点文章，讨论AI幻觉和架构方法。
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