摘要：AI智能体的生成内容有很大的不确定性，如何提升输出确定性？本篇文章深入探讨 AI 生成内容的稳定性问题，分析影响智能体输出的关键因素，并提供实用策略，帮助产品经理优化 AI 交互体验，让智能体的回答更加精准可靠。
AI智能体的生成内容有很大的不确定性，如何提升输出确定性？本篇文章深入探讨 AI 生成内容的稳定性问题，分析影响智能体输出的关键因素，并提供实用策略，帮助产品经理优化 AI 交互体验，让智能体的回答更加精准可靠。
AI智能体为我们描绘了激动人心的未来。但在这片光明前景之下，一个巨大的挑战正悄然浮现：我们能百分百相信这些看似聪明的智能体吗？它们给出的答案，真的可靠吗？
一、想当年，软件“一是一，二是二”：代码的“铁律时代”还记得我们以前用的那些软件吗？比如Word、Excel，或者你玩的那些规则明确的游戏。这些可以称之为“软件1.0”时代。它们的特点是：一切行动听指挥，一切结果可预期。
就像一个精密的钟表，每一个齿轮、每一根指针都按照预设的规则一丝不苟地运行。开发者需要像建筑师一样，一砖一瓦（一行行代码）地构建整个程序。比如，你要做一个计算器，你告诉它“2+2”，它永远会告诉你“4”。你输入一个客户的订单信息，它就会准确无误地生成订单，不多一个小数点，不少一个零。
很多程序的核心任务就是数据加工，比如银行系统处理你的存款和取款，只要算法设计得没毛病，账目就不会出错。只要你的指令（算法）没错，输入的数据一样，它输出的结果就永远一样，稳如老狗！
这个时代的软件，开发起来可能很慢，就像用积木搭一个巨大的城堡，需要耐心和细致。而且它们不太“聪明”，你让它做什么它就做什么，不会举一反三，但最大的优点就是高确定性。
二、AI大模型登场：“最强大脑”还是“随性的妖精”？然后，AI时代来了，特别是以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）横空出世。这就像我们突然拥有了一个超级大脑，它读万卷书（海量数据），能写诗、能画画、能聊天、能编程，简直无所不能！“AI智能体”就是基于这些大模型打造的，希望能让软件变得像人一样智能。
但问题也随之而来：这个“超级大脑”有时候有点“随性”。
你问它同一个问题，隔几分钟再问，它可能会给你一个略有不同的答案。这在软件1.0时代是不可想象的。传统软件是基于明确的“如果…那么…（If …Else…）”规则。而AI大模型，尤其是LLM，其内部决策过程更像一个极其复杂的“黑箱”，普遍缺乏可解释性。它们通过学习海量数据中的模式和关联来生成内容，这个过程带有一定的概率性。
打个比方，软件1.0就像一本菜谱，你严格按照步骤和配料，每次做出来的菜味道一致。而AI大模型更像一位经验丰富但偶尔喜欢即兴发挥的大厨，你告诉他想吃“鱼香肉丝”，他今天可能多放点醋，明天可能多放点辣椒，味道可能都还不错，但总有点不一样。
为什么AI会“掷骰子”呢？简单来说，LLM在生成每个词的时候，并不是选择唯一“正确”的那个，而是在一堆候选词中根据概率来挑选。这就好比我们说话，同一个意思，可以用很多种不同的表达方式。
这种“不确定性”是AI智能体与生俱来的特性。
三、提升确定性，有哪些招？面对AI的这种“随性”，我们需要想尽办法给这匹“野马”套上缰绳，提升它的“确定性”，让它更“听话”。常用的方法有以下4种：
提示词工程（Prompt Engineering）：“好好说话，说清楚！”这就像你跟人沟通一样，话说得越清楚、越具体，对方才越能准确理解你的意思。对AI也是如此。通过精心设计提问的方式（提示词），可以引导AI给出更精确、更符合预期的答案。比如，你不能只说“写个故事”，而是说“写一个关于小狗找骨头的短篇冒险故事，风格要活泼有趣，字数在500字左右”。小样本学习（Few-shot Learning）：“看，就像这样做！”在提问的时候，给AI几个正确答案的范例，让它“照猫画虎”。比如，你想让AI帮你分类邮件，你可以先给它几个例子：“这封是垃圾邮件”，“这封是重要邮件”，AI就能更好地学习你的分类标准。微调（Fine-tuning）：“专项特训，术业有专攻！”把通用的AI大模型，用特定领域的数据进行“加餐”训练，让它成为某个领域的专家。比如，用大量法律文书去微调一个模型，它就能在起草合同、分析案例方面表现得更专业、更稳定。检索增强生成（RAG）：“先查资料再发言！”在AI回答问题前，先让它从一个可靠的知识库（比如公司内部文档、权威教材）中检索相关信息，然后基于这些信息来组织答案。这样可以大大减少AI“胡说八道”的概率。这些方法都在一定程度上提升了AI输出的稳定性和可靠性，努力把AI的确定性从“偶尔靠谱”提升到“基本可用的程度。
但是显然用这些常用方法还不够，我们追求的是更高的确定性，下面介绍9种你或许还没深入了解的技术，我会尽量用白话讲清楚这些技术的原理：
1.温度参数（Temperature Scaling）调控
技术原理：
在LLM生成文本时，它实际上是在预测下一个最可能的词（或token）。它会为词汇表中的所有词计算一个概率分布。温度参数就像一个旋钮，用来调整这个概率分布的“形状”。
低温（例如0.1-0.5）：会使高概率词的概率更高，低概率词的概率更低，分布变得更“尖锐”。模型会更倾向于选择那些它认为最最可能的词。高温（例如0.8-1.0以上）：会使不同词之间的概率差异变小，分布变得更“平缓”。模型会有更大的可能性选择一些不那么常见的词，从而增加输出的随机性和创造性。如何提升确定性：
将温度参数设置得非常低（例如接近0）。这样，模型在每一步生成时，几乎总是会选择概率最高的那个词。这就使得对于相同的输入，输出序列趋向于固定，从而大大提高确定性。很多API接口允许设置temperature=0来实现最接近确定性的输出。
简单类比：想象你在一个有很多选项的抽奖箱里摸球，低温就像把最有可能中奖的那个球变得特别大特别重，你几乎每次都会摸到它。
2.Top-K 采样（Top-K Sampling）
技术原理：
在LLM要选择下一个词时，Top-K采样会先将所有可能的词按概率从高到低排序，然后只从概率最高的K个词中进行选择（通常再结合温度参数进行采样）。例如，如果K=5，模型就只会在概率最高的5个词里挑一个作为下一个词。
如何提升确定性：
通过限制候选词的数量，Top-K避免了模型从概率极低的“长尾”词汇中进行选择，这些词往往会导致不相关或奇怪的输出。当K值较小，并且结合低温时，模型的选择范围大大缩小，输出的确定性会提高。如果K=1，那就变成了贪心搜索（Greedy Search），总是选择概率最高的那一个，确定性最高。
简单类比：
还是抽奖箱，Top-K采样就是你只被允许在写着“一等奖”、“二等奖”、“三等奖”的几个（K个）最高奖项里抽，而不是在所有五花八门的奖品里乱抽。
3.Top-P 采样（Nucleus Sampling）
技术原理：
Top-P采样比Top-K更灵活。它不是选择固定数量K个词，而是选择一个概率累加起来能达到某个阈值P（例如P=0.9）的最小词集合。也就是说，模型会按概率从高到低选词，直到这些词的概率总和超过P为止，然后从这个动态大小的词集合（称为“核心核”，Nucleus）中采样。
如何提升确定性：
当P值设置得较低时（例如P=0.1或更低），核心核会非常小，可能只包含一两个词，模型的选择余地大大减小，输出的确定性随之增强。它比Top-K的优势在于，当模型对下一个词非常确定时（某个词概率远高于其他词），核心核会自动变小；当模型不太确定时（多个词概率相近），核心核会适当变大，但依然排除了大量低概率词。
简单类比：
你去自助餐厅打饭，Top-P采样就像服务员告诉你：“你可以随便拿，但你拿的这些菜加起来不能超过总预算的P比例（比如90%价值的菜都在热门区）。” 如果P很小，你就只能在少数几个最便宜或最招牌的菜里选。
4.束搜索（Beam Search）
技术原理：
不同于贪心搜索（greedy search，每一步都只选当前最优的词），束搜索在生成序列的每一步会保留B个（B是“束宽”，Beam Width或 Beam size）概率最高的候选序列。在下一步，它会基于这B个序列分别扩展，再次选出总概率最高的B个新序列。最终，从这B个完整序列中选择概率最高的那一个作为输出。
如何提升确定性：
束搜索通过探索更广阔的搜索空间，更有可能找到全局最优或接近最优的序列，而不是仅关注局部最优。当束宽B较大时，它能生成更高质量、更连贯的文本。虽然它本身不是为了严格的确定性（如果多个序列概率相同，选择可能不同），但它相比随机采样方法，对于相同的输入和模型状态，更容易收敛到相似的高质量输出，从而表现出更高的“事实上的确定性”。如果B=1，束搜索就退化为贪心搜索。
简单类比：
下棋的时候，贪心搜索是只看下一步怎么走最好。束搜索是同时考虑未来几步的B种最佳走法，然后选择整体看起来最优的那条路。
5.约束解码/引导生成（Constrained Decoding / Guided Generation）
技术原理：
这种技术在LLM生成文本的每一步，都强制其输出必须符合预定义的规则、模式或词汇表。这些约束可以是：
语法约束：例如，强制输出必须是合法的JSON格式、XML格式或符合特定编程语言的语法。词汇约束：限制模型只能从一个特定的词汇子集中选择词语。正则表达式约束：输出必须匹配某个正则表达式。语义约束：例如，要求输出必须包含某些关键词，或者不能包含某些敏感词。如何提升确定性：
通过施加外部约束，极大地缩小了LLM的“自由发挥”空间。如果约束足够强，例如要求生成一个结构固定的JSON对象，那么模型在填充值时虽然仍有一定灵活性，但整体结构的确定性得到了保证。这对于需要特定格式输出的Agentic任务（如API调用参数生成）至关重要。
简单类比：
就像玩填字游戏，你不仅要想词语的意思，还要让它能放进格子里，并且符合横竖其他词的要求。
6.输出缓存（Output Caching）
技术原理：
对于完全相同的输入（prompt），系统可以缓存第一次由LLM生成的（经过验证或用户满意的）输出。当后续再次接收到这个一模一样的输入时，系统直接返回缓存中的输出，而不再次调用LLM。
如何提升确定性：
这是实现“绝对确定性”的最简单直接的方法，但仅限于输入完全重复的情况。对于需要稳定结果的常见查询，这是一个非常有效的策略。
简单类比：
你问了朋友一个问题，他回答了你。下次你再问同一个问题，他直接把上次的答案再说一遍。
7.输出解析与校验修复（Output Parsing & Validation/Repair）
技术原理：
LLM生成输出后，系统会使用解析器（Parser）尝试将其转换为结构化数据（如JSON、对象）。然后，校验器（Validator）会检查该结构化数据是否符合预定义的模式（Schema）或业务规则。如果解析失败或校验不通过，系统可以：
请求LLM重新生成：可能附带错误信息，引导LLM修正。尝试自动修复：对于一些小错误，系统或许可以自行修正。如何提升确定性：
虽然这不能保证LLM的原始输出是确定的，但它保证了最终进入下游流程的输出是符合格式和基本业务规则的，从而提高了整个系统的“有效确定性”和鲁棒性。
简单类比：
你交了一份作业，老师（解析和校验器）会检查格式对不对，有没有错别字，如果不对会打回让你重写或帮你改掉小毛病。
8.迭代求精与自我批判（Iterative Refinement & Self-Critique）
技术原理：
让LLM生成一个初步答案后，再让它（或另一个LLM实例）对这个答案进行批判性评估，指出其中的问题、不足或不符合要求的地方。然后，基于这些批判意见，原始LLM再次修改和完善答案。这个过程可以迭代多次。
如何提升确定性：
通过多轮迭代和自我修正，输出会逐渐收敛到更符合预期、质量更高的结果。虽然每一步LLM的调用仍有随机性，但整个迭代过程像一个负反馈循环，有助于将结果“拉回”到期望的轨道上，从而在宏观上表现出更高的稳定性和一致性。
简单类比：
想象你在写作文，写完初稿后自己读一遍，找找问题，修改一下；再读再改，直到满意为止。
9.混合系统架构（Hybrid Systems: Rule-Based + LLM）
技术原理：
将确定性的、基于规则的传统软件模块与LLM的认知能力结合起来。对于那些可以通过明确规则处理的任务部分，使用传统代码实现，保证其确定性。对于需要理解自然语言、进行复杂推理或生成创意内容的部分，则调用LLM。
如何提升确定性：
通过明确划分任务边界，将LLM的使用限制在那些它最擅长且不确定性可以被容忍或管理的环节，而系统的核心逻辑和关键数据处理依然由确定性模块负责。这大大降低了整体系统因LLM不确定性而出现故障的风险。
简单类比：
一个机器人厨师，切菜、称重这些精确的活儿用机械臂（规则模块）完成，确保分毫不差；而菜品创新、口味搭配则参考AI大脑（LLM模块）的建议。
这些技术往往不是孤立使用的，而是会根据具体的应用场景和对确定性的要求程度，组合使用其中的几种。例如，可以同时使用低温采样、Top-P采样，并配合输出解析与校验，以期达到最佳的平衡。
总而言之，虽然让LLM像传统软件那样达到100%的、在所有情况下都可预测的确定性仍然是一个巨大的挑战，但通过上述这些技术的综合运用，我们已经能够在很大程度上控制和引导LLM的行为，使其在特定任务上的输出变得更加可靠和一致。未来的研究还会继续在这个方向上深耕，寻求更优的解决方案。
四、未来之路：打造既“神通广大”又“稳如泰山”的AI智能体AI智能体将深刻改变我们的工作和生活。但“确定性”这道坎，是我们迈向这个美好未来必须跨越的。
这并不意味着我们要扼杀AI的创造力和灵活性。关键在于“场景化应用”和“风险控制”。
对于创意性、探索性的任务，比如写诗、画画、头脑风暴，AI的“不确定性”反而是优点，能带来更多惊喜。对于严肃性、高精度的任务，比如医疗、金融、自动控制，我们就需要更严格的“缰绳”，甚至可能需要“AI+人工审核”的双保险机制，或者发展出新型的、内建更强确定性逻辑的AI架构。未来的AI发展，很可能是一条“规则与概率共舞”的道路。
我们既要利用大模型的强大归纳和生成能力，也要想办法嵌入更多结构化知识和逻辑推理，让AI在“天马行空”的同时，也能“脚踏实地”。
或许，我们会看到更多混合型AI系统的出现，它们将传统软件的严谨逻辑与AI大模型的认知智能巧妙结合。
最终的目标，是培养出既能“神机妙算”解决复杂问题，又能“十拿九稳”保证结果可靠的AI智能体。
来源：人人都是产品经理