而这个问题，越难解决，护城河越深。它需要深入每个行业的具体流程，理解每套系统的数据格式，没有任何捷径可以走。这也是为什么a16z把它列为2026年最值得关注的创业方向之一——不是因为它性感，恰恰是因为它足够脏、足够难，才足够值钱。
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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”。
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for (const chunk of chunks) {