#opg $OPG 我在測試一個 AI 代理，讓它把每個任務都完美地照預期完成。
回覆看起來正確。
輸出也符合提示。從外部看，沒有任何理由可以懷疑它。
接著我意識到，我對結果的信任超過了對流程的信任。
代理能夠批准付款、觸發某個動作，或做出決策，但我無法證明到底是哪個提示產生了那個結果。我只有最後的答案。
這改變了我開始檢視 AI 基礎設施的方式。
模型準確度只是系統的一部分。當代理開始處理真正有價值的工作時，更大的問題會變成：要如何證明一個決策是如何被做出來的。若沒有這些證明，每一次稽核就都得依賴可能被竄改的紀錄、 不完整的資料，或只是單純的信任。
這就是為什麼我特別注意每一次 LLM 呼叫都配備密碼學簽章。回覆很重要，但同樣重要的是，能夠核實產生它的「確切提示」以及推理路徑。
真正的考驗不會發生在一切都正常運作的時候。
而會發生在代理第一次犯下昂貴的錯誤、核准錯誤的交易，或有人質疑究竟發生了什麼。
等到那一天來臨時，我們能夠驗證推理過程，還是只看得到最後的輸出呢？
#OPG #OpenGradient $OPG
回覆看起來正確。
輸出也符合提示。從外部看，沒有任何理由可以懷疑它。
接著我意識到，我對結果的信任超過了對流程的信任。
代理能夠批准付款、觸發某個動作，或做出決策，但我無法證明到底是哪個提示產生了那個結果。我只有最後的答案。
這改變了我開始檢視 AI 基礎設施的方式。
模型準確度只是系統的一部分。當代理開始處理真正有價值的工作時，更大的問題會變成：要如何證明一個決策是如何被做出來的。若沒有這些證明，每一次稽核就都得依賴可能被竄改的紀錄、 不完整的資料，或只是單純的信任。
這就是為什麼我特別注意每一次 LLM 呼叫都配備密碼學簽章。回覆很重要，但同樣重要的是，能夠核實產生它的「確切提示」以及推理路徑。
真正的考驗不會發生在一切都正常運作的時候。
而會發生在代理第一次犯下昂貴的錯誤、核准錯誤的交易，或有人質疑究竟發生了什麼。
等到那一天來臨時，我們能夠驗證推理過程，還是只看得到最後的輸出呢？
#OPG #OpenGradient $OPG