收藏必备！控制AI Agent不确定性的10大实战策略，从技术到治理全面解析

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布 · 1k 阅读

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大语言模型（LLM）在理解和生成自然语言方面展现了强大的能力，但它们输出的不确定性在一些需要高度准确、结果可预测和可审计的企业场景中，却限制了AI智能体（Agent）的应用：回答的随机偏差甚至“幻觉”式错误可能带来严重后果。这种不确定性会侵蚀企业领域对AI的信任，甚至引发损失。因此，如何控制LLM带来的Agent行为的不确定性，成为企业Agent系统的最大挑战之一。

本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略。它们有的来自LLM使用层面、有的来自Agent架构与设计层面，以及AI治理层面，实际应用中可组合使用。

一、技术层面的控制策略

01 强化提示设计（提示工程）

精心设计和优化提示词是控制LLM行为最基础与直接的手段。通过明确指令、约束模型角色、提供上下文和Few-Shot示例，可以在很大程度上引导模型遵循你的预期轨道输出内容。

提示工程相当于给模型“立规矩 + 输出示范”，是提升 Agent 确定性与可预测性的最经济、迭代最快的方式。

实现方法

角色扮演：比如明确指示AI“你是一名专业的财务分析师”。
清晰指令：使用强硬的约束次，减少模型发挥空间，如“必须”、“禁止”。
Few-Shot示例：提供1-3个“问题-答案”范例，让模型模仿，提高输出一致性。
思维链（CoT）：对于非推理模型，也可以在提示中明确要求模型“一步一步地思考”或“请先列出你的推理步骤，然后再给出最终答案”。这可以让AI决策更加合理，而且也方便事后的核查与优化。

优点

明确的角色、指令或示例可以显著减少模型输出的模糊性和跑题
实现成本低，无需训练模型，有助于Agent的快速迭代调整

局限性

提示词具有一定的“脆弱性”，细微变化可能导致输出剧烈波动。此外，对于复杂的长对话与上下文，模型可能会“忘记”初始指令，偏离预期；而且对于企业高度动态与多变的业务规则，单靠提示工程难以全面控制模型行为。

此外，对于思维链的提示技术，也会显著增加输出的长度与计算延迟。

模型微调提升领域适应性

通用的LLM虽然强大，但具体应用到企业的垂直业务场景中，可能会由于不理解行业术语、缺乏最新的领域知识等原因导致幻觉、答非所闻，输出内容“飘忽不定”。

通过在企业（或行业）特定的、高质量的领域数据上对LLM进行微调训练，使模型更贴近垂直场景，从而提升输出的确定性与准确性。

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实现方法

收集企业内部的专业文档、对话记录、FAQ等数据，经过清洗标注后，形成训练需要的格式，选择基础模型与微调方式，进行训练与评估（可以借助LLM厂家的微调平台，也可以用开源工具）。

优点

微调后的模型更懂“行话”和业务规则，同类问题回答更稳定，不易偏离
可通过训练“塑造”模型的语气、风格和默认行为，在模型内部建立一致性
由于知识被学习到模型内部，在推理时无额外消耗，输出性能更高

局限性

需要大量高质量的标注数据，训练成本高
模型可能过度拟合特定领域，导致泛化能力下降（缺乏”举一反三“的能力）
由于微调的周期较长，因此对于经常变化甚至实时的数据来说，并不适合用微调来让模型学习，无法快速响应业务变化

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检索增强生成（RAG）

我们所熟知的RAG本质上也是一种让模型减少幻觉，能够根据企业/行业领域知识来精准输出答案的技术手段，也是当前最务实的企业LLM应用方案之一。它通过在生成答案前从专有知识库中检索相关信息，为模型提供事实依据。

将RAG管道/工具应用到Agent也是一种常见的控制方法。

在这里插入图片描述

实现方法

系统首先将用户（或其他应用）的输入问题转化为查询向量，在企业知识库（如产品手册、政策文件、数据库）中检索最相关的信息片段，然后将这些片段连同原始问题一起作为上下文输入给LLM，让模型基于这些“参考知识”来回答。

优点

极大缓解模型的知识盲区和幻觉问题，确保知识的实时性和准确性
输出的答案也可以附上引用来源，增强了可信度和可审计性
RAG与模型微调可以相互配合，互相补充，获得最大收益

局限性

RAG的效果高度依赖背后知识库的质量和知识召回的精度，在数据质量、文档解析、多模态处理、索引、检索算法、结果合成等多个环节有很多的优化技巧，并非是一个简单向量检索。如果不重视，RAG管道输出质量不佳，进而影响到整体应用效果。

结构化输出

在企业应用中，Agent 往往并非直接面向用户，而是处于更大业务系统中的一环。它的输出结果可能需要被下游的业务流程、数据库或自动化脚本可靠地“消费”。但LLM输出的不确定性（字段名不一致、多余的解释文本等）可能导致：

数据接口无法解析，流程中断
下游系统收到错误格式的数据，引发级联错误
无法进行批量处理和监控，难以形成稳定的业务闭环

结构化输出策略的目标就是通过“强格式化”手段，将模型输出约束在可预测的结构内，提升整体系统的确定性与可控性。它本质上不改变模型生成的内容方式，但通过“结构化的容器”提高了可预测性。

实现方法

为LLM输出定义严格的字段与类型要求（如JSON Schema）。
借助LLM内置的结构化输出功能或者Prompt明确结构要求
对输出进行格式校验与修正。比如当输出格式不符合要求时，自动要求模型重新生成，直到校验通过。

优点

输出格式稳定保证了下游处理链条的一致性与稳健性
可以通过Schema、字段约束、枚举定义等“精确控制”模型输出
有利于通过监控、验证、回溯分析等预防负面影响，实现优化闭环

局限性

结构化输出并没有根本上改变生成内容的方式：格式正确不等于内容正确。策略主要作用在输出层，对任务执行过程的控制力有限。

流程约束策略（Agent工作流）

企业中的许多场景是流程性强、风险容错率低的任务，如开户、理赔、税务申报、合规审批等。如果让LLM在这些场景中“自由发挥”，完全自主规划执行，就可能：

跳过关键步骤，或对流程分支理解错误
用户输入超出预期，模型进入未定义状态
对话路径不一致，难以追踪与回溯

因此，Agent工作流通过预定义明确的任务/对话流程，将Agent的行为限制在可控的路径中。相当于在Agent的工作“道路”上，铺设了清晰的“护栏与路标”，让系统整体更稳定、可靠、可预测。

实现方法

借助 LangGraph、LlamaIndex、Google ADK等框架，明确定义对话或者任务流程：明确的步骤，及每个步骤的输入、输出与执行动作等。而LLM则在局部发生作用，比如在各个步骤调用AI完成子任务，如信息提取、意图识别、文档解析等。

优点

流程路径固定可重复，不会出现“乱跳”的情况
可以对每个流程节点的输入、输出、动作进行精细化控制
方便统计、监控和异常检测；异常处理路径也可提前定义

局限性

流程约束策略的本质是用灵活性、智能化来换取更高的确定性与可控性，这在企业的部分场景是可接受的。但也可能导致无法更智能的处理“流程外”的突发情况；此外流程的维护是需要成本的：要与业务部门协作，确保流程的正确。

模型参数与配置控制

即使使用同一个提示和模型，LLM的输出也可能因以下原因而不同：

推理参数（如温度）带来的采样随机性
后端更新模型版本导致行为变化
不同硬件/库/线程策略引起的细微差异

这些“隐性变动”会导致企业场景中的Agent出现不可重复、不可预测的输出，极大增加调试难度。通过严格控制推理参数、随机种子、模型版本与运行环境，也可以一定程度提升Agent输出的稳定性。

实现方法

温度参数：通过将 temperature 设为 0，一定程度降低随机性
**随机种子锁定（部分模型支持）：**确保同一输入多次调用输出一致
模型版本固定：比如不使用“latest”，而是锁定具体版本，升级需经过完整测试
环境一致性：保证开发/测试/生产环境的一致，避免环境差异导致输出“漂移”

优点

实现简单，通过简单的API参数即可
输出稳定的结果可以让测试、回归、比对成为可能，提升可调试性与可维护性

局限性

调整模型参数与环境配置固然简单，但是“降低输出的随机性”也并不等于“数据结果的准确性”；由于牺牲了某些场景下需要的创造性，导致回答可能僵硬；此外，在实际部署中，维持环境一致性也不太容易。

行为准则与规则约束

有一些专注于高服务要求的企业场景的Agent开发框架开始引入一种显式、可执行的行为规则系统，通过“在什么条件下，AI必须/不得执行什么动作”的规则形式，给Agent制定一套行为准则，并通过技术手段确保遵循**。**

这种行为规则系统不是一次性通过指令灌入LLM（区别于提示工程），而是根据上下文按需激活必要的一个或者多个“规则”，从而避免在提示与越来越长的上下文中被“淹没”。这让AI的行为逻辑变得可编排、可观察、可强制执行。

实现方法

大致的实现方法是：

确定并用自然语言编写必要的行为规则，比如：

“如果用户询问贷款利率 → 必须使用财务数据库查询结果回答”
“如遇敏感词 → 立即中止对话并输出标准警告模板”

按需激活规则

在必要时（比如某次对话）根据上下文动态触发相关规则（利用LLM、向量搜索等），而不是把所有规则放在提示中。
输出监测与纠正

为了确保规则的遵循，这种策略应该设置输出的“监测员"，实时监测模型输出，发现跑题、违规、敏感内容时强制拉回或过滤。
行为决策解释与调试

系统记录每条规则的触发时间和原因，方便后续审查与优化

优点

规则触发不依赖模型“记忆”，在输出环节强制约束，尽量避免指令“遗忘”问题
自然语言描述，可以更好的与业务人员协作确定各种业务红线、话术等
更容易覆盖细粒度的控制场景，因为提示工程很难覆盖大量的边缘场景

缺点

实现的技术复杂度较高，特别是如何动态的绑定规则并强制执行
在规则集规模变大后，管理与更新都会变得困难，需要有治理机制
执行的监测与强制拉回可能导致性能的下降（需要多次尝试）

多代理协作与AI自监督

当单个Agent难以绝对可靠时，可以考虑引入“AI监督AI”的多Agent架构，让模型之间互相校对、协作完成任务。

实现方法

**一种思路是设置“**监督”Agent

主AI生成初步回答后，引入第二个监督Agent来审查其逻辑和事实。监督Agent可以提示纠正主回答，或直接拦截交由人工处理。这种多Agent模式一定程度上可以进行纠偏，让Agent的输出更一致与准确。

另一个策略是多答案集成

比如让模型对同一问题生成多种回答，再用一个判别模块（可由AI或规则实现）交叉验证这些回答，选择最一致可信的版本 。这种方式在很多时候也可以限制模型随意发挥的空间。

优点

多代理协作和自检机制相当于给AI配备了“复核员”，在****输出阶段发现并纠正错误，减少了对事后错误处理的依赖（相信随着技术的发展，未来会有更多自我诊断，自我修复的AI Agent）。

这种策略也提升了系统鲁棒性：如果主Agent发生异常，监督Agent可及时发现。

缺点

很显然，这种多策略回答导致系统架构的复杂度上升，需要良好的设计，否则可能出现一些异常（比如死循环）；同时也会带来更高的推理成本与响应延迟（毕竟监督Agent也需要借助LLM来完成）。

此外，监督Agent本身也可能不可靠，或者与主工作Agent的“思路”不同（比如用了不同的模型）。

二、应用设计层面的控制策略

基于风险等级的AI参与策略

在设计层面的一个重要策略是：根据不同场景与任务的风险等级与对确定性的要求，设计不同的AI参与程度或技术方案。

比如在容错率高、结果更宽容的场景（比如创意策划、文案撰写、客服中的非关键性问题）中多依赖LLM的自动化；而在零失误要求、关乎重大决策的场景（比如金融交易、医疗辅助、客服中涉及赔偿的问题）中更适合让AI暂时仅作为辅助工具，而关键输出则考虑人工参与（HITL，Human-in-the-Loop）。