一些 AI 实践的感想：最近在做与大模型交互的业务，模型给的结果反馈充满了不确定性。这与日常开发业务需求有很大的不同，日常开发中调整某段逻辑在没有bug的情况下通常都能得到预期的效果，而在搭建智能体或工作流时，提示词的改动不一定会得到预期的结果，而且还可能会影响原有场景的准确性，这是非常考验耐心的，而且对于智能体或工作流的调整要不要测试人员介入还是一个问题，对原有场景的回归该如何有效的去做也是一个问题，所以维护用例集非常重要
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大模型生态圈
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