每个人都在谈论 AI 代理，仿佛它们已经准备好运行整个业务，但我一直遇到的真相是： 大型语言模型在构建确定性业务逻辑方面非常糟糕。 如果你需要一个聊天机器人，使用 LLM。 如果你需要一个包含条件规则、边缘案例、重试、验证和保证正确性的 10 步流程……那就不要。 在现实世界中，你不能接受“差不多”和“几乎总是正确”。 我以艰难的方式学到了这一点。 唯一真正的解决方案是尽可能以确定性的方式实现逻辑。 但这并不容易： • 主题专家了解规则，但不会编码 • 开发人员会编码，但不理解领域 这里有一个相当不错的替代方案： 我正在与 Leapter 合作，这是一个将需求文档转化为确定性、可执行蓝图的平台。 需求 → 经验证的、可执行的工作流程 这是我见过的每个项目经理的梦想。 你可以直观地设计逻辑。你可以直观地调试它。你可以直观地更新它。你可以在不写一行代码的情况下部署它。 而对我来说最好的部分是：...