在很多 AI 項目評審中，我都會聽到一句話： “沒關係，我們有人在迴路裏（Human-in-the-Loop）。” 這句話在合規層面成立， 但在工程層面，經常是事故的起點。 一、工程上必須先問一個問題 “這個人，具體在迴路的哪一段？” 大多數系統裏的真實流程是： AI 分析輸入，給出判斷 /
過去兩年，很多企業在 AI 項目上經歷了一個相似過程： Demo 階段：效果驚豔 POC 階段：局部可用 準備上線時：卡死在風險與責任上 這並不是企業“保守”，而是一個非常現實的問題： 一旦 AI 進入生產系統， 出事誰負責？誰簽字？誰兜底？ 一、企業真正害怕的，從來不是 AI 不準
隨着 AI Agent 在各類系統中的應用不斷擴大， 越來越多的技術團隊開始關注一個問題： 當 AI 參與決策時，這個系統在工程上是否“可控”？ 這裏的“可控”，並不是指模型是否穩定、效果是否準確， 而是一個系統治理問題。 一、工程語境下，什麼叫“可控” 在傳統軟件工程中，一個系統被認為是可控的
過去幾年，AI 系統的能力提升速度非常快： 模型更強、推理更快、Agent 越來越“像人”。 但在真實工程落地中，很多團隊逐漸意識到一個殘酷現實： AI 系統不是“跑不跑得通”的問題，而是“允不允許上線”的問題。 而決定這一點的，往往不是模型能力，而是一個被長期忽略的工程能力： 系統是否具備“不可繞過的拒絕執行機制”。
WebRTC 實時語音系統，為什麼必須引入狀態機（FSM 作為 System Anchor） 在很多實時語音項目裏，WebRTC 往往被當成“核心系統”。 但只要你真的做過可插嘴（barge-in）、可中斷、不中斷就會亂套的語音交互，就會意識到一件事： WebRTC 解決的是“音頻怎麼進出”， 而不是“系統現在該不該説話”。 真正決定系統
只用一個 GPT 客户端，如何實現一個可控、可審計的投資決策 Runtime？ 不寫後端、不接 API、不依賴插件 在 GPT 客户端內，實現一個“可執行的人機交互運行時” 一、為什麼傳統“問答式 AI”不適合做決策？ 在技術圈裏，大家已經很清楚一件事： 非結構化輸入 + 生成式輸出 ≠ 可執行系統 但在投
