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FromZeroToShip
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AI验证系统使用模型检查模型以确保输出可靠性
作者详细介绍了一个强大的验证系统，旨在测试AI模型输出的可靠性，特别是对于供应商识别等任务。该系统包括一个“网关”，它使用一个单独的模型来验证主模型的响应，从而捕获诸如占位符数据、过时信息或类别不匹配等问题。该过程强调从实际故障中进行泛化以创建更广泛的测试用例，而不是仅仅依赖于设想的场景。为了解决模型不可预测故障的挑战，该系统采用模拟模型来测试特定的故障模式，确保即使主模型无法按需产生错误，验证网关也能正常工作。
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AI代理需要超越提示工程的持久性“约束”
作者讨论了AI的“代理约束”概念，它作为一个持久的治理系统，能够在上下文窗口重置后依然存在。这种约束包括固定的规则、纠错记忆和验证脚本，以确保代理的纪律性和问责制，超越了简单的提示工程。约束分为“指南”（前馈规则）和“传感器”（测试和完成检查等反馈机制），它们应该在独立的权限下运行，以防止代理进行自我审计。