但在可预见的未来，有一些人类的底层能力是算法难以企及的。比如，复杂真实环境下的柔性适应力与韧性。AI能在给定规则里找到最优解，但真实社会的运转往往是模糊的、多变的，甚至是不讲逻辑的，这种时候人类的灵活性无可替代。
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为此，智能体工程通常通过以下几类手段给大模型加“外骨骼”以改善可靠性：引入检索与知识库（RAG）以降低幻觉和知识陈旧的影响；预先设计和约束工作流，而不是完全自由的“自治智能体”，以此限定可接受的执行路径；通过多次回答、自一致性检查或模型间交叉验证，识别并过滤高风险输出；在关键链路节点上设置人工审批，让人类对高风险动作“最后拍板”。。关于这个话题，新收录的资料提供了深入分析
Владислав Уткин