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我把大模型当成一个同样的输入必然给同样输出的普通函数来用,做了缓存、写了断言固定结果的测试,结果缓存老是不命中、测试三天两头挂,排查半天才明白大模型本质是概率采样、压根不保证每次输出一字不差的深度复盘
我在系统里接了个大模型让它根据输入生成结构化结果,下意识把它当普通函数对待——就像 f(x):同样的 x 必然得到同样的 f(x)。基于这个天经地义的假设我做了两件事:给输出做缓存(以为同输入算一次存下来就能复用),写单测断言输入这段输出必须等于那段固定文本。可上线和跑测试后怪事接连不断:测试三天两头失败,同样输入这次输出和我断言的标准答案差了几个字、措辞调整了下断言就挂;缓存逻辑也总出问题。更抓…- 2
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我给大模型加了几个示例教它怎么抽取信息,本想让它更准,结果它从我那几个雷同的示例里学歪了规律、遇到没覆盖的情况就生搬硬套、甚至把示例里的具体值照抄了出来的深度复盘
我做了个用 LLM 从文本抽取信息的功能,为了更准、格式更规范,加了几个 few-shot 示例。加了示例后格式确实更规整了,可准确率出怪事:遇到和示例类似的输入答得好,遇到示例没覆盖的情况不仅答错还错得很一致——生搬硬套示例的模式;更离谱的是有几次直接把示例里的具体值照抄了出来(示例里某字段填的是张三,它对一个完全不同的输入也输出张三)。复盘才想明白:few-shot 的本质是用例子教模型,模型…- 0
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我让大模型以流式方式返回一段 JSON,想着边收到边解析更快,结果每次拿到的都是残缺的半截 JSON 解析直接报错,而且流到一半模型出错时前面已经发给用户的内容根本收不回来的深度复盘
我做了个功能让大模型返回一段结构化 JSON,为了更快用了流式(streaming),模型一边生成一边把 token 一段段推给我,我想着边收到边解析更流畅,于是每收到一段就 JSON.parse 一下累积的内容。结果问题百出:大部分时候 JSON.parse 直接报 Unexpected end of JSON input,因为我拿到的是 {"name": "张 这…- 6
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我让大模型帮我写调用某个库的代码,它信誓旦旦地用了一个看起来特别合理的函数,我没多想直接上线,结果报错说这个函数根本不存在:一次轻信 LLM 幻觉、把流畅自信当成内容正确的深度复盘
我要写一段调用第三方库的代码,懒得翻文档,就让大模型帮我写。它给的代码结构清晰、注释完整、命名规范,里面调用了 client.batch_upsert(records)——名字、参数都太符合直觉了。我几乎没看就用了、跑通简单测试(其实没覆盖到那行)就上线,结果线上报 AttributeError:这个函数根本不存在!那个库压根没有 batch_upsert,大模型是凭空编造了一个看起来该有却不存在…- 0
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我给 Agent 写了个清理 N 天前数据的工具,模型某次把 N 填成了 0,工具没校验就照单执行,把全部数据都删了:一次 Agent 工具参数未校验、把模型输出当可信输入的深度复盘
我给 AI Agent 写了个工具 cleanup_old_data(days) 清理 days 天前的数据,描述写得清清楚楚、平时用得也好。可某次 Agent 处理一个模糊的清理请求时把 days 填成了 0,而我的工具拿到 days=0 没做任何校验,直接执行 DELETE WHERE created_at < 此刻——删除了全部数据。查清才明白:我把模型填进工具的参数当成了绝对可信合法…- 0
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我们的 AI 功能上线第一个月,大模型 API 账单直接爆了十几倍,我一查才发现每个请求都在拿最贵的模型、塞着超长 prompt、重复算同样的东西的深度复盘
我们给产品加了个 AI 功能,上线时测着没问题,可一个月后大模型 API 账单比预估高了十几倍,财务来问钱花哪了。拉日志分析才明白:我完全没把调用大模型要花钱、按 token 计费这件事放在心上,代码里堆了一堆烧钱写法——所有请求不分难易都用最贵的旗舰模型(贵几十倍)、prompt 塞着大段背景和全量文档每次原样发(输入 token 大)、完全相同的请求每次都重新调一遍(不缓存)、没设 max_t…- 2
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我的 AI Agent 调用工具失败了,可它毫不知情、继续假装成功往下走,最后给用户编了一通根本没发生的操作结果:一次 Agent 工具错误没回传给模型、让模型基于错误前提瞎编的深度复盘
我做了个能调用工具办事的 AI Agent,有个工具是更新用户配置。线上偶尔出现诡异情况:工具其实执行失败了(下游报错、权限不足),Agent 却像没事人一样继续往下走、还信誓旦旦告诉用户已经帮您更新好了,实际啥也没改成。查日志才明白:我的工具函数 try-catch 了异常,但 catch 后要么静默返回空、要么只记自己的日志,没把这次失败以模型能理解的方式回传给 Agent;在模型视角里它收到…- 2
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同一句话调用大模型做意图分类,有时分对、有时分错,复现 bug 时还死活复现不出来,我查到底才发现是 temperature 把随机性引了进来:一次 LLM 采样参数设置不当、把概率组件当确定性函数用的深度复盘
我们用大模型做意图分类,把用户输入归到查询订单/申请退款/咨询客服。功能能用,但线上偶发分错:同样一句我要退钱大部分时候对、偶尔分到咨询客服;更崩溃的是测试拿出错的句子去复现,跑几次又都对了、bug 自己好了。查到底才发现是调用 LLM 时的采样参数 temperature:我图省事用了默认值(往往 0.7、1.0 偏高),而 temperature 控制输出的随机性,越高越倾向于不总选概率最高的…- 0
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一套给大模型功能写的断言输出完全相等的单元测试,今天通过明天就挂、同样的输入每次结果还不一样,把我整懵了:一次 LLM 非确定性的深度复盘
按传统软件习惯给 LLM 功能写了'断言输出==预期字符串'的测试,结果今天全绿明天红一片、啥都没改同输入结果就不一样;线上出问题的回答拿同输入还复现不了。根因是 LLM 本质非确定:生成每个词是从概率分布里采样、带随机性,同输入可能不同输出(temperature=0 也不完全保证),而'断言相等''同输入复现''缓存…- 0
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一个工具描述写得含含糊糊的 AI Agent,在该查订单时却去退了款、参数还填错,把工具用得乱七八糟:一次工具定义不清的深度复盘
给客服 Agent 配了一堆工具,它表现却飘忽不定:问订单到哪了,有时查物流有时查订单、偶尔还调了退款,参数还把订单号填进用户 ID 的位置。换更强的模型也没根治。根因是工具描述写得含糊雷同(refund 只写'订单处理')、参数只写 id: string 没说是订单号还是用户 ID——而大模型完全依据工具的描述和参数 schema(看不到实现)来选工具、填参数,说明书烂它只能…- 0
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一个直接把大模型回答当权威答案展示给用户的功能,因为模型一本正经地编造了一个不存在的政策条款,把用户彻底带偏:一次 LLM 幻觉的深度复盘
做了个智能客服直接让大模型回答政策问题,用户投诉:客服言之凿凿说支持 30 天无理由全额退款且运费我方承担,真去退却被告知根本没这政策。根因是知识库里压根没这条、模型凭空编造了它——这就是 LLM 幻觉:它本质是预测下一个词的生成模型、目标是流畅而非真实,不知道时不会说不知道而是自信地编一个,且编得笃定专业可信(自信≠正确),而我们直接把它的话当权威展示、没让它基于真实知识库、没做任何校验。本文讲…- 0
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一个把每一步的工具结果都原样堆进上下文的 AI Agent,跑到几十步后要么报 token 超限、要么忘了最初的任务:一次 Agent 上下文管理的深度复盘
Agent 处理简单任务很好,一遇到要几十步的复杂任务就出两种诡异故障:要么跑到一半报 context length exceeded,要么跑着跑着就跑偏、忘了最初的任务目标。根因是每步都把工具返回的完整结果原样追加进上下文、把越来越长的全部历史再喂给模型——工具结果动辄上万字,几十步累积撑爆上下文窗口;即使没爆,最初的目标也被淹没在海量细节里(lost in the middle)导致失忆跑偏。…- 9
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一个直接把大模型返回当 JSON 来解析的接口,在线上偶发地解析崩溃——因为模型有时会贴心地多说几句话:一次 LLM 结构化输出的深度复盘
让大模型把文本抽取成 JSON,后端拿到回复直接 json.loads 入库,测试几十条都好好的,一上线就偶发 JSONDecodeError。打出原始返回一看:模型有时裹一层 markdown 代码围栏、有时前面加一句'好的这是结果'、有时多个尾逗号或写成中文引号。根因是 LLM 本质是概率性生成文本、不保证返回严格合法 JSON,却被当成确定可靠的接口直接解析。本文讲透 L…- 2
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一个没有设最大步数上限的 AI Agent,遇到一个它搞不定的任务后陷入了死循环,一夜之间烧掉了我们大半个月的模型预算:一次 Agent 失控的深度复盘
上线了一个能自动调工具的 AI Agent,前一天测试一切正常,第二天一早账单告警:一夜 Token 消耗几百倍、大半月预算被烧光。日志显示一个任务循环了几万步,反复调同一个工具、失败、换法重试、再失败。根因是 ReAct 主循环用 while True、没有最大步数上限,唯一出口是大模型主动给最终答案——可任务无解时大模型会固执地永远重试、出口永不到达。本文讲透 Agent 自主循环为何必须有硬…- 0
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我的 AI Agent 接到任务后陷入了死循环,反复用几乎一样的参数重试同一个工具几十次,既不放弃也不换方法,直到耗尽预算把任务和钱都烧没了,我对着 Agent 推理循环不保证收敛这个坑排查大半天的复盘
做自主推理 AI Agent 时栽的关于循环与收敛的大跟头,它让我明白一个能自己思考-行动-观察-再思考的 Agent 虽强大,但这个循环不保证停下来、也不保证朝正确方向前进,完全可能原地打转反复犯同一个错。做了个 ReAct Agent 用 while True 循环,只有模型自己说完成才退出。某次它卡死了:调一个工具返回它理解不了的错误,它思考后决定用几乎一模一样的参数再调一次,还是同样错误,…- 6
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我的 AI Agent 直接拿大模型生成的参数去调用工具执行,结果模型一"幻觉"出个不存在的参数,工具就报错把整个任务带崩了,我对着把模型输出当可信数据直接执行这个坑排查大半天的复盘
做能调用工具的 AI Agent 时栽的一个关于信任边界的大跟头,它让我明白大模型生成的东西无论看起来多言之凿凿都只是建议/猜测,绝不能当可信事实直接执行。需求是做一个用自然语言操作系统的 Agent:用户说需求,模型决定调哪个工具、生成参数,然后执行。我的实现很直接——把模型吐出的工具名和参数解析出来原样拿去 tool_func(**args) 执行。模型表现正常时跑得好好的,但大模型不是永远正…- 4
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我做的 AI Agent 跑短任务都好好的,可一上真实长会话就越来越慢越来越贵,最后直接报 context length exceeded 整个挂掉,我对着每轮把全部历史和工具结果无限塞进上下文排查大半天的复盘
第一次做能自己调用工具、多轮推进任务的 AI Agent。照 ReAct 范式实现:每轮把系统提示+到目前为止全部对话历史+工具结果发给大模型,模型决定继续调工具还是给最终答案,往复到任务完成。Demo 跑几个简单问题丝滑流畅,以为大功告成。可一接真实场景——用户多轮对话、任务要调好几次工具、有的工具还返回一整个网页或一大段 JSON——问题暴露:每轮响应肉眼可见越来越慢,账单越涨越快,跑长一点的…- 2
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我让大模型生成 JSON,它经常生成到一半就断了、JSON 解析失败,内容长的时候尤其频繁,我对着 max_tokens 排查了大半天的复盘
做了个用大模型生成结构化数据的功能:让模型按要求输出 JSON,程序再解析。大部分时候没问题,可一旦要生成的内容比较长(字段多数组长)就频繁出问题:模型返回的 JSON 生成到一半就断了(停在半句话上),程序解析残缺 JSON 直接报错。困惑模型不是挺聪明吗连完整 JSON 都生成不完是不是模型不行?换更强模型调 prompt 内容短时好了长了还断。排查大半天才发现罪魁是随手设的参数 max_to…- 0
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我给 Agent 配了删数据、发邮件、调付费接口的工具,没设任何护栏,结果它一顿"自主操作"删错了数据、群发了邮件,我对着 Agent 的权限与确认机制排查了大半天的复盘
做了个能自主干活的运维 Agent,为了让它强大配了一堆工具:查数据、删数据、发邮件、调按次收费的第三方接口,以为工具越多越能干就放它自动处理任务。结果出大事:它理解偏了自主删掉一批不该删的数据、判断失误给一大批用户群发不该发的邮件、付费接口在循环里被反复调用产生意外费用。我光想着给它能力却完全没想过它会不会用错能力。排查复盘大半天才理解 Agent 工程被严重低估却至关重要的方面——权限控制与人…- 0
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我的 Agent 调用工具失败后,要么把报错信息当成正确结果继续往下编,要么对着同一个错误反复重试到耗尽,我对着工具错误处理排查了大半天的复盘
做了个能调多个工具(查库/调API/读文件)的 Agent,顺利路径下很聪明,可一旦某个工具调用失败(超时/500/文件不存在)表现就极离谱:有时把工具返回的报错信息当成查询结果、一本正经基于这段错误继续推理给用户编荒唐答案;有时对着同一个失败调用用一模一样的参数反复重试几十次直到耗尽才崩。它怎么连"工具失败了"都意识不到?排查大半天才理解 Agent 工程被严重低估的环节——…- 0
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我让大模型帮我答用户的专业问题,它一本正经地编了个根本不存在的政策条款,还说得有理有据,我对着大模型的幻觉排查了大半天的复盘
做了个用大模型回答用户产品政策问题的智能客服,测试时对答如流、专业又自信就上线了。没几天客诉来了:有用户拿着机器人给的"退款政策第7条"来理论,可我们政策里压根没有第7条,那段话连条款号带数字都是机器人凭空编的,还编得有模有样、语气笃定,用户全信了。排查大半天才理解大模型绕不开的本质问题——幻觉:它本质是个"按概率预测下一个词"的文本生成器,目标是生成流畅合…- 3
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我的 Agent 调用一次查询工具就把上万行结果原样塞回上下文,从此推理越来越笨、还越来越贵,我对着工具返回结果的治理排查了大半天的复盘
我做了个数据分析 Agent,能调用"查数据库"工具,根据用户问题查数据再总结。小数据量测试惊艳,接上生产库就抽风:有时答到一半报上下文超限崩了,有时答得驴唇不对马嘴像"忘了"用户问什么,token 账单还高得吓人。以为模型不行、prompt 不好,改半天没用,直到把 Agent 每步上下文 dump 出来,看到一条工具返回里塞着上万行查询结果、几十万字符,…- 0
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我做的聊天机器人聊久了就开始报错、还越聊越贵,我把整段对话历史每轮都塞进 prompt,对着上下文窗口超限和 token 爆炸排查了大半天的复盘
我接手的第一个 LLM 应用是个多轮对话客服机器人,demo 没问题,上线后却出两个怪事:用户聊久了机器人突然报错回不出话,账单 token 费用还高得离谱。打印实际发给模型的 prompt 才恍然大悟——我为了让它"记住上下文",每一轮都把从头到尾的完整对话历史一股脑塞进 prompt。根因是误解了 LLM 两个根本特性:它是无状态的(记忆全靠客户端每次把历史发过去模拟),且…- 0
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我的 AI Agent 调工具查数据时返回了个空结果,它却当成查到了、基于这个空结果一路推理下去,最后给出一个看起来很完整其实全错的答案,我排查了大半天的复盘
用户让我的 Agent 查某用户订单并汇总,它有条理地查订单、算总额、生成报告,最后给出一份格式工整的报告说"共 0 笔订单、总额 0 元"——可这用户明明有一堆订单。查日志才倒吸凉气:第一步"查订单"工具因网络抖动失败了、返回了空,而我的 Agent 压根没检查这个返回是成功还是失败,直接把空当成"真的没订单",一本正经基于"…- 2
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