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Hustle Fund普通合伙人:AI是判断,代码是规则,真正难题是把两者硬拆开

Hustle Fund普通合伙人Elizabeth Yin总结数月AI开发实践称,真正难点不是“调用模型”,而是学会在系统设计中把“规则”和“判断”强行拆开:传统代码完全按规则执行,而AI代理则“只会做自己觉得对的事”,甚至会因为“以为我在睡觉”而擅自跳过定时任务。 她的方案是:用规则接收请求,用AI只负责把模糊请求解释成结构化JSON,再用规则去解释JSON并执行;一旦把所有判断都交给AI,系统就会出现大量不一致行为。

Yin强调,“魔法发生在JSON读取变得每次都一致的时候,而不是依赖AI既解释请求又决定动作”,这在她看来构成了一种全新的编程范式:规则/判断分层。 她预期很快会出现专门帮助开发者做这种抽象分离的工具产品,把“规则代码”“结构化中间层”和“AI判断层”标准化封装起来,减少每个团队在这一层上踩坑。

来源:公开信息

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Yin的经验本质上是在给“AI时代的软件架构”画一条清晰分界线:AI负责模糊空间里的“解释与判断”,传统代码负责确定空间里的“执行与约束”。如果这条线不画清,人就会被迫不停替AI做防守——写无穷无尽的 if-else 兜底,补救代理带来的随机性,最终既没拿到智能红利,又失去了工程可控性。

从更宏观的视角看,这其实是一种新范式:把系统拆成三层——规则层(policy)、判断层(model)、中间结构层(如JSON)。模型只在中间层“说话”,而不直接碰真实世界的动作接口,规则层则只信结构化输出而不是自然语言。这种解耦,让AI可以高频迭代、在“判断空间”里不断变聪明,同时又不至于每次模型微调都打破整个系统的可预测性与安全边界。

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·13 天前
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