从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略
大语言模型（LLM）在理解和生成自然语言方面展现了强大的能力，但它们输出的不确定性在一些需要高度准确、结果可预测和可审计的企业场景中，却限制了AI智能体（Agent）的应用：回答的随机偏差甚至“幻觉”式错误可能带来严重后果。这种不确定性会侵蚀企业领域对AI的信任，甚至引发损失。因此，如何控制LLM带来的Agent行为的不确定性，成为企业Agent系统的最大挑战之一。
本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略。它们有的来自LLM使用层面、有的来自Agent架构与设计层面，以及AI治理层面，实际应用中可组合使用。
一、技术层面的控制策略
01 强化提示设计（提示工程）
精心设计和优化提示词是控制LLM行为最基础与直接的手段。通过明确指令、约束模型角色、提供上下文和Few-Shot示例，可以在很大程度上引导模型遵循你的预期轨道输出内容。
提示工程相当于给模型“立规矩 + 输出示范”，是提升 Agent 确定性与可预测性的最经济、迭代最快的方式。
实现方法
-
角色扮演：比如明确指示AI“你是一名专业的财务分析师”。
-
清晰指令：使用强硬的约束次，减少模型发挥空间，如“必须”、“禁止”。
-
Few-Shot示例：提供1-3个“问题-答案”范例，让模型模仿，提高输出一致性。
-
思维链（CoT）：对于非推理模型，也可以在提示中明确要求模型“一步一步地思考”或“请先列出你的推理步骤，然后再给出最终答案”。这可以让AI决策更加合理，而且也方便事后的核查与优化。
优点
-
明确的角色、指令或示例可以显著减少模型输出的模糊性和跑题
-
实现成本低，无需训练模型，有助于Agent的快速迭代调整
局限性
提示词具有一定的“脆弱性”，细微变化可能导致输出剧烈波动。此外，对于复杂的长对话与上下文，模型可能会“忘记”初始指令，偏离预期；而且对于企业高度动态与多变的业务规则，单靠提示工程难以全面控制模型行为。
此外，对于思维链的提示技术，也会显著增加输出的长度与计算延迟。
02 模型微调提升领域适应性
通用的LLM虽然强大，但具体应用到企业的垂直业务场景中，可能会由于不理解行业术语、缺乏最新的领域知识等原因导致幻觉、答非所闻，输出内容“飘忽不定”。
通过在企业（或行业）特定的、高质量的领域数据上对LLM进行微调训练，使模型更贴近垂直场景，从而提升输出的确定性与准确性。
实现方法
收集企业内部的专业文档、对话记录、FAQ等数据，经过清洗标注后，形成训练需要的格式，选择基础模型与微调方式，进行训练与评估（可以借助LLM厂家的微调平台，也可以用开源工具）。
优点
-
微调后的模型更懂“行话”和业务规则，同类问题回答更稳定，不易偏离
-
可通过训练“塑造”模型的语气、风格和默认行为，在模型内部建立一致性
-
由于知识被学习到模型内部，在推理时无额外消耗，输出性能更高
局限性
-
需要大量高质量的标注数据，训练成本高
-
模型可能过度拟合特定领域，导致泛化能力下降（缺乏”举一反三“的能力）
-
由于微调的周期较长，因此对于经常变化甚至实时的数据来说，并不适合用微调来让模型学习，无法快速响应业务变化
03 检索增强生成（RAG）
我们所熟知的RAG本质上也是一种让模型减少幻觉，能够根据企业/行业领域知识来精准输出答案的技术手段，也是当前最务实的企业LLM应用方案之一。它通过在生成答案前
