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AI智能體的生成內(nèi)容有很大的不確定性，如何提升輸出確定性？本篇文章深入探討 AI 生成內(nèi)容的穩(wěn)定性問題，分析影響智能體輸出的關(guān)鍵因素，并提供實(shí)用策略，幫助產(chǎn)品經(jīng)理優(yōu)化 AI 交互體驗(yàn)，讓智能體的回答更加精準(zhǔn)可靠。

AI智能體為我們描繪了激動(dòng)人心的未來。但在這片光明前景之下，一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)正悄然浮現(xiàn)：我們能百分百相信這些看似聰明的智能體嗎？它們給出的答案，真的可靠嗎？

一、想當(dāng)年，軟件“一是一，二是二”：代碼的“鐵律時(shí)代”

還記得我們以前用的那些軟件嗎？比如Word、Excel，或者你玩的那些規(guī)則明確的游戲。這些可以稱之為“軟件1.0”時(shí)代。它們的特點(diǎn)是：一切行動(dòng)聽指揮，一切結(jié)果可預(yù)期。

就像一個(gè)精密的鐘表，每一個(gè)齒輪、每一根指針都按照預(yù)設(shè)的規(guī)則一絲不茍地運(yùn)行。開發(fā)者需要像建筑師一樣，一磚一瓦（一行行代碼）地構(gòu)建整個(gè)程序。比如，你要做一個(gè)計(jì)算器，你告訴它“2+2”，它永遠(yuǎn)會(huì)告訴你“4”。你輸入一個(gè)客戶的訂單信息，它就會(huì)準(zhǔn)確無誤地生成訂單，不多一個(gè)小數(shù)點(diǎn)，不少一個(gè)零。

很多程序的核心任務(wù)就是數(shù)據(jù)加工，比如銀行系統(tǒng)處理你的存款和取款，只要算法設(shè)計(jì)得沒毛病，賬目就不會(huì)出錯(cuò)。只要你的指令（算法）沒錯(cuò)，輸入的數(shù)據(jù)一樣，它輸出的結(jié)果就永遠(yuǎn)一樣，穩(wěn)如老狗！

這個(gè)時(shí)代的軟件，開發(fā)起來可能很慢，就像用積木搭一個(gè)巨大的城堡，需要耐心和細(xì)致。而且它們不太“聰明”，你讓它做什么它就做什么，不會(huì)舉一反三，但最大的優(yōu)點(diǎn)就是高確定性。

二、AI大模型登場(chǎng)：“最強(qiáng)大腦”還是“隨性的妖精”？

然后，AI時(shí)代來了，特別是以ChatGPT為代表的大語言模型（LLM）橫空出世。這就像我們突然擁有了一個(gè)超級(jí)大腦，它讀萬卷書（海量數(shù)據(jù)），能寫詩(shī)、能畫畫、能聊天、能編程，簡(jiǎn)直無所不能！“AI智能體”就是基于這些大模型打造的，希望能讓軟件變得像人一樣智能。

但問題也隨之而來：這個(gè)“超級(jí)大腦”有時(shí)候有點(diǎn)“隨性”。

你問它同一個(gè)問題，隔幾分鐘再問，它可能會(huì)給你一個(gè)略有不同的答案。這在軟件1.0時(shí)代是不可想象的。傳統(tǒng)軟件是基于明確的“如果…那么…（If …Else…）”規(guī)則。而AI大模型，尤其是LLM，其內(nèi)部決策過程更像一個(gè)極其復(fù)雜的“黑箱”，普遍缺乏可解釋性。它們通過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)來生成內(nèi)容，這個(gè)過程帶有一定的概率性。

打個(gè)比方，軟件1.0就像一本菜譜，你嚴(yán)格按照步驟和配料，每次做出來的菜味道一致。而AI大模型更像一位經(jīng)驗(yàn)豐富但偶爾喜歡即興發(fā)揮的大廚，你告訴他想吃“魚香肉絲”，他今天可能多放點(diǎn)醋，明天可能多放點(diǎn)辣椒，味道可能都還不錯(cuò)，但總有點(diǎn)不一樣。

為什么AI會(huì)“擲骰子”呢？簡(jiǎn)單來說，LLM在生成每個(gè)詞的時(shí)候，并不是選擇唯一“正確”的那個(gè)，而是在一堆候選詞中根據(jù)概率來挑選。這就好比我們說話，同一個(gè)意思，可以用很多種不同的表達(dá)方式。

這種“不確定性”是AI智能體與生俱來的特性。

三、提升確定性，有哪些招？

面對(duì)AI的這種“隨性”，我們需要想盡辦法給這匹“野馬”套上韁繩，提升它的“確定性”，讓它更“聽話”。常用的方法有以下4種：

1. 提示詞工程（Prompt Engineering）：“好好說話，說清楚！”這就像你跟人溝通一樣，話說得越清楚、越具體，對(duì)方才越能準(zhǔn)確理解你的意思。對(duì)AI也是如此。通過精心設(shè)計(jì)提問的方式（提示詞），可以引導(dǎo)AI給出更精確、更符合預(yù)期的答案。比如，你不能只說“寫個(gè)故事”，而是說“寫一個(gè)關(guān)于小狗找骨頭的短篇冒險(xiǎn)故事，風(fēng)格要活潑有趣，字?jǐn)?shù)在500字左右”。
2. 小樣本學(xué)習(xí)（Few-shot Learning）：“看，就像這樣做！”在提問的時(shí)候，給AI幾個(gè)正確答案的范例，讓它“照貓畫虎”。比如，你想讓AI幫你分類郵件，你可以先給它幾個(gè)例子：“這封是垃圾郵件”，“這封是重要郵件”，AI就能更好地學(xué)習(xí)你的分類標(biāo)準(zhǔn)。
3. 微調(diào)（Fine-tuning）：“專項(xiàng)特訓(xùn)，術(shù)業(yè)有專攻！”把通用的AI大模型，用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行“加餐”訓(xùn)練，讓它成為某個(gè)領(lǐng)域的專家。比如，用大量法律文書去微調(diào)一個(gè)模型，它就能在起草合同、分析案例方面表現(xiàn)得更專業(yè)、更穩(wěn)定。
4. 檢索增強(qiáng)生成（RAG）：“先查資料再發(fā)言！”在AI回答問題前，先讓它從一個(gè)可靠的知識(shí)庫(kù)（比如公司內(nèi)部文檔、權(quán)威教材）中檢索相關(guān)信息，然后基于這些信息來組織答案。這樣可以大大減少AI“胡說八道”的概率。

這些方法都在一定程度上提升了AI輸出的穩(wěn)定性和可靠性，努力把AI的確定性從“偶爾靠譜”提升到“基本可用的程度。

但是顯然用這些常用方法還不夠，我們追求的是更高的確定性，下面介紹9種你或許還沒深入了解的技術(shù)，我會(huì)盡量用白話講清楚這些技術(shù)的原理：

1.溫度參數(shù)（Temperature Scaling）調(diào)控

技術(shù)原理：

在LLM生成文本時(shí)，它實(shí)際上是在預(yù)測(cè)下一個(gè)最可能的詞（或token）。它會(huì)為詞匯表中的所有詞計(jì)算一個(gè)概率分布。溫度參數(shù)就像一個(gè)旋鈕，用來調(diào)整這個(gè)概率分布的“形狀”。

• 低溫（例如0.1-0.5）：會(huì)使高概率詞的概率更高，低概率詞的概率更低，分布變得更“尖銳”。模型會(huì)更傾向于選擇那些它認(rèn)為最最可能的詞。
• 高溫（例如0.8-1.0以上）：會(huì)使不同詞之間的概率差異變小，分布變得更“平緩”。模型會(huì)有更大的可能性選擇一些不那么常見的詞，從而增加輸出的隨機(jī)性和創(chuàng)造性。

如何提升確定性：

將溫度參數(shù)設(shè)置得非常低（例如接近0）。這樣，模型在每一步生成時(shí)，幾乎總是會(huì)選擇概率最高的那個(gè)詞。這就使得對(duì)于相同的輸入，輸出序列趨向于固定，從而大大提高確定性。很多API接口允許設(shè)置temperature=0來實(shí)現(xiàn)最接近確定性的輸出。

簡(jiǎn)單類比：想象你在一個(gè)有很多選項(xiàng)的抽獎(jiǎng)箱里摸球，低溫就像把最有可能中獎(jiǎng)的那個(gè)球變得特別大特別重，你幾乎每次都會(huì)摸到它。

2.Top-K 采樣（Top-K Sampling）

技術(shù)原理：

在LLM要選擇下一個(gè)詞時(shí)，Top-K采樣會(huì)先將所有可能的詞按概率從高到低排序，然后只從概率最高的K個(gè)詞中進(jìn)行選擇（通常再結(jié)合溫度參數(shù)進(jìn)行采樣）。例如，如果K=5，模型就只會(huì)在概率最高的5個(gè)詞里挑一個(gè)作為下一個(gè)詞。

如何提升確定性：

通過限制候選詞的數(shù)量，Top-K避免了模型從概率極低的“長(zhǎng)尾”詞匯中進(jìn)行選擇，這些詞往往會(huì)導(dǎo)致不相關(guān)或奇怪的輸出。當(dāng)K值較小，并且結(jié)合低溫時(shí)，模型的選擇范圍大大縮小，輸出的確定性會(huì)提高。如果K=1，那就變成了貪心搜索（Greedy Search），總是選擇概率最高的那一個(gè)，確定性最高。

簡(jiǎn)單類比：

還是抽獎(jiǎng)箱，Top-K采樣就是你只被允許在寫著“一等獎(jiǎng)”、“二等獎(jiǎng)”、“三等獎(jiǎng)”的幾個(gè)（K個(gè)）最高獎(jiǎng)項(xiàng)里抽，而不是在所有五花八門的獎(jiǎng)品里亂抽。

3.Top-P 采樣（Nucleus Sampling）

技術(shù)原理：

Top-P采樣比Top-K更靈活。它不是選擇固定數(shù)量K個(gè)詞，而是選擇一個(gè)概率累加起來能達(dá)到某個(gè)閾值P（例如P=0.9）的最小詞集合。也就是說，模型會(huì)按概率從高到低選詞，直到這些詞的概率總和超過P為止，然后從這個(gè)動(dòng)態(tài)大小的詞集合（稱為“核心核”，Nucleus）中采樣。

如何提升確定性：

當(dāng)P值設(shè)置得較低時(shí)（例如P=0.1或更低），核心核會(huì)非常小，可能只包含一兩個(gè)詞，模型的選擇余地大大減小，輸出的確定性隨之增強(qiáng)。它比Top-K的優(yōu)勢(shì)在于，當(dāng)模型對(duì)下一個(gè)詞非常確定時(shí)（某個(gè)詞概率遠(yuǎn)高于其他詞），核心核會(huì)自動(dòng)變??；當(dāng)模型不太確定時(shí)（多個(gè)詞概率相近），核心核會(huì)適當(dāng)變大，但依然排除了大量低概率詞。

簡(jiǎn)單類比：

你去自助餐廳打飯，Top-P采樣就像服務(wù)員告訴你：“你可以隨便拿，但你拿的這些菜加起來不能超過總預(yù)算的P比例（比如90%價(jià)值的菜都在熱門區(qū)）?！?如果P很小，你就只能在少數(shù)幾個(gè)最便宜或最招牌的菜里選。

4.束搜索（Beam Search）

技術(shù)原理：

不同于貪心搜索（greedy search，每一步都只選當(dāng)前最優(yōu)的詞），束搜索在生成序列的每一步會(huì)保留B個(gè)（B是“束寬”，Beam Width或 Beam size）概率最高的候選序列。在下一步，它會(huì)基于這B個(gè)序列分別擴(kuò)展，再次選出總概率最高的B個(gè)新序列。最終，從這B個(gè)完整序列中選擇概率最高的那一個(gè)作為輸出。

如何提升確定性：

束搜索通過探索更廣闊的搜索空間，更有可能找到全局最優(yōu)或接近最優(yōu)的序列，而不是僅關(guān)注局部最優(yōu)。當(dāng)束寬B較大時(shí)，它能生成更高質(zhì)量、更連貫的文本。雖然它本身不是為了嚴(yán)格的確定性（如果多個(gè)序列概率相同，選擇可能不同），但它相比隨機(jī)采樣方法，對(duì)于相同的輸入和模型狀態(tài)，更容易收斂到相似的高質(zhì)量輸出，從而表現(xiàn)出更高的“事實(shí)上的確定性”。如果B=1，束搜索就退化為貪心搜索。

簡(jiǎn)單類比：

下棋的時(shí)候，貪心搜索是只看下一步怎么走最好。束搜索是同時(shí)考慮未來幾步的B種最佳走法，然后選擇整體看起來最優(yōu)的那條路。

5.約束解碼/引導(dǎo)生成（Constrained Decoding / Guided Generation）

技術(shù)原理：

這種技術(shù)在LLM生成文本的每一步，都強(qiáng)制其輸出必須符合預(yù)定義的規(guī)則、模式或詞匯表。這些約束可以是：

• 語法約束：例如，強(qiáng)制輸出必須是合法的JSON格式、XML格式或符合特定編程語言的語法。
• 詞匯約束：限制模型只能從一個(gè)特定的詞匯子集中選擇詞語。
• 正則表達(dá)式約束：輸出必須匹配某個(gè)正則表達(dá)式。
• 語義約束：例如，要求輸出必須包含某些關(guān)鍵詞，或者不能包含某些敏感詞。

如何提升確定性：

通過施加外部約束，極大地縮小了LLM的“自由發(fā)揮”空間。如果約束足夠強(qiáng)，例如要求生成一個(gè)結(jié)構(gòu)固定的JSON對(duì)象，那么模型在填充值時(shí)雖然仍有一定靈活性，但整體結(jié)構(gòu)的確定性得到了保證。這對(duì)于需要特定格式輸出的Agentic任務(wù)（如API調(diào)用參數(shù)生成）至關(guān)重要。

簡(jiǎn)單類比：

就像玩填字游戲，你不僅要想詞語的意思，還要讓它能放進(jìn)格子里，并且符合橫豎其他詞的要求。

6.輸出緩存（Output Caching）

技術(shù)原理：

對(duì)于完全相同的輸入（prompt），系統(tǒng)可以緩存第一次由LLM生成的（經(jīng)過驗(yàn)證或用戶滿意的）輸出。當(dāng)后續(xù)再次接收到這個(gè)一模一樣的輸入時(shí)，系統(tǒng)直接返回緩存中的輸出，而不再次調(diào)用LLM。

如何提升確定性：

這是實(shí)現(xiàn)“絕對(duì)確定性”的最簡(jiǎn)單直接的方法，但僅限于輸入完全重復(fù)的情況。對(duì)于需要穩(wěn)定結(jié)果的常見查詢，這是一個(gè)非常有效的策略。

簡(jiǎn)單類比：

你問了朋友一個(gè)問題，他回答了你。下次你再問同一個(gè)問題，他直接把上次的答案再說一遍。

7.輸出解析與校驗(yàn)修復(fù)（Output Parsing & Validation/Repair）

技術(shù)原理：

LLM生成輸出后，系統(tǒng)會(huì)使用解析器（Parser）嘗試將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如JSON、對(duì)象）。然后，校驗(yàn)器（Validator）會(huì)檢查該結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是否符合預(yù)定義的模式（Schema）或業(yè)務(wù)規(guī)則。如果解析失敗或校驗(yàn)不通過，系統(tǒng)可以：

• 請(qǐng)求LLM重新生成：可能附帶錯(cuò)誤信息，引導(dǎo)LLM修正。
• 嘗試自動(dòng)修復(fù)：對(duì)于一些小錯(cuò)誤，系統(tǒng)或許可以自行修正。

如何提升確定性：

雖然這不能保證LLM的原始輸出是確定的，但它保證了最終進(jìn)入下游流程的輸出是符合格式和基本業(yè)務(wù)規(guī)則的，從而提高了整個(gè)系統(tǒng)的“有效確定性”和魯棒性。

簡(jiǎn)單類比：

你交了一份作業(yè)，老師（解析和校驗(yàn)器）會(huì)檢查格式對(duì)不對(duì)，有沒有錯(cuò)別字，如果不對(duì)會(huì)打回讓你重寫或幫你改掉小毛病。

8.迭代求精與自我批判（Iterative Refinement & Self-Critique）

技術(shù)原理：

讓LLM生成一個(gè)初步答案后，再讓它（或另一個(gè)LLM實(shí)例）對(duì)這個(gè)答案進(jìn)行批判性評(píng)估，指出其中的問題、不足或不符合要求的地方。然后，基于這些批判意見，原始LLM再次修改和完善答案。這個(gè)過程可以迭代多次。

如何提升確定性：

通過多輪迭代和自我修正，輸出會(huì)逐漸收斂到更符合預(yù)期、質(zhì)量更高的結(jié)果。雖然每一步LLM的調(diào)用仍有隨機(jī)性，但整個(gè)迭代過程像一個(gè)負(fù)反饋循環(huán)，有助于將結(jié)果“拉回”到期望的軌道上，從而在宏觀上表現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性和一致性。

簡(jiǎn)單類比：

想象你在寫作文，寫完初稿后自己讀一遍，找找問題，修改一下；再讀再改，直到滿意為止。

9.混合系統(tǒng)架構(gòu)（Hybrid Systems: Rule-Based + LLM）

技術(shù)原理：

將確定性的、基于規(guī)則的傳統(tǒng)軟件模塊與LLM的認(rèn)知能力結(jié)合起來。對(duì)于那些可以通過明確規(guī)則處理的任務(wù)部分，使用傳統(tǒng)代碼實(shí)現(xiàn)，保證其確定性。對(duì)于需要理解自然語言、進(jìn)行復(fù)雜推理或生成創(chuàng)意內(nèi)容的部分，則調(diào)用LLM。

如何提升確定性：

通過明確劃分任務(wù)邊界，將LLM的使用限制在那些它最擅長(zhǎng)且不確定性可以被容忍或管理的環(huán)節(jié)，而系統(tǒng)的核心邏輯和關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理依然由確定性模塊負(fù)責(zé)。這大大降低了整體系統(tǒng)因LLM不確定性而出現(xiàn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。

簡(jiǎn)單類比：

一個(gè)機(jī)器人廚師，切菜、稱重這些精確的活兒用機(jī)械臂（規(guī)則模塊）完成，確保分毫不差；而菜品創(chuàng)新、口味搭配則參考AI大腦（LLM模塊）的建議。

這些技術(shù)往往不是孤立使用的，而是會(huì)根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和對(duì)確定性的要求程度，組合使用其中的幾種。例如，可以同時(shí)使用低溫采樣、Top-P采樣，并配合輸出解析與校驗(yàn)，以期達(dá)到最佳的平衡。

總而言之，雖然讓LLM像傳統(tǒng)軟件那樣達(dá)到100%的、在所有情況下都可預(yù)測(cè)的確定性仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，但通過上述這些技術(shù)的綜合運(yùn)用，我們已經(jīng)能夠在很大程度上控制和引導(dǎo)LLM的行為，使其在特定任務(wù)上的輸出變得更加可靠和一致。未來的研究還會(huì)繼續(xù)在這個(gè)方向上深耕，尋求更優(yōu)的解決方案。

四、未來之路：打造既“神通廣大”又“穩(wěn)如泰山”的AI智能體

AI智能體將深刻改變我們的工作和生活。但“確定性”這道坎，是我們邁向這個(gè)美好未來必須跨越的。

這并不意味著我們要扼殺AI的創(chuàng)造力和靈活性。關(guān)鍵在于“場(chǎng)景化應(yīng)用”和“風(fēng)險(xiǎn)控制”。

• 對(duì)于創(chuàng)意性、探索性的任務(wù)，比如寫詩(shī)、畫畫、頭腦風(fēng)暴，AI的“不確定性”反而是優(yōu)點(diǎn)，能帶來更多驚喜。
• 對(duì)于嚴(yán)肅性、高精度的任務(wù)，比如醫(yī)療、金融、自動(dòng)控制，我們就需要更嚴(yán)格的“韁繩”，甚至可能需要“AI+人工審核”的雙保險(xiǎn)機(jī)制，或者發(fā)展出新型的、內(nèi)建更強(qiáng)確定性邏輯的AI架構(gòu)。

未來的AI發(fā)展，很可能是一條“規(guī)則與概率共舞”的道路。

我們既要利用大模型的強(qiáng)大歸納和生成能力，也要想辦法嵌入更多結(jié)構(gòu)化知識(shí)和邏輯推理，讓AI在“天馬行空”的同時(shí)，也能“腳踏實(shí)地”。

或許，我們會(huì)看到更多混合型AI系統(tǒng)的出現(xiàn)，它們將傳統(tǒng)軟件的嚴(yán)謹(jǐn)邏輯與AI大模型的認(rèn)知智能巧妙結(jié)合。

最終的目標(biāo)，是培養(yǎng)出既能“神機(jī)妙算”解決復(fù)雜問題，又能“十拿九穩(wěn)”保證結(jié)果可靠的AI智能體。