📖 AI 总结

某大型零售企业将基于大模型的库存推荐系统投入生产后，首月智能体幻觉率高达约15%，六个月后降至1.5%。推动这一改善的关键并非更换更强的基座模型，而是将大模型能力从应用层业务逻辑下沉为平台级基础设施，统一治理和路由Gemini、GPT等模型，支撑数十个业务场景。文章指出，独立LLM应用在规模化后普遍面临三类故障：API限流、上下文数据质量问题和幻觉输出，而这些问题具有跨应用共性，应在平台层集中解决。共享平台通过契约化方式统一提供重试、提示词版本管理、Schema约束、Token成本统计、行为可观测性和工具调用授权等能力，使新应用可在数天内上线。平台采用网关、协调智能体、专家智能体与MCP工具服务的分层架构，各层基于稳定接口解耦，可独立替换。作者强调，搭建平台的决策点应出现在第二个LLM应用出现时，而非等到多个团队各自重复建设之后。