2025年5月03日·2 分钟
AI 生成系统中的验证、错误与边缘情况
了解 AI 生成工作流如何暴露验证规则、错误处理需求和棘手的边缘情况——以及测试、监控和修复它们的实用方法。
了解 AI 生成工作流如何暴露验证规则、错误处理需求和棘手的边缘情况——以及测试、监控和修复它们的实用方法。
AI 生成系统 是指任何模型产生的输出会直接决定系统下一步行为的产品——展示给用户的内容、要存储的内容、要发送到其他工具的内容，或要执行的操作。
这比“聊天机器人”更宽泛。实践中 AI 生成可能表现为：
如果你使用过像 Koder.ai 这样的 vibe-coding 平台——在那里的对话可以生成并演进完整的 Web、后端或移动应用——“AI 输出成为控制流”的概念就尤为具体。模型的输出不只是建议；它可以改变路由、模式、API 调用、部署和用户可见的行为。
当 AI 输出成为控制流的一部分时，验证规则和错误处理就成了面向用户的可靠性特性，而不仅仅是工程细节。缺失字段、格式错误的 JSON，或自信但错误的指令并不会简单地“失败”——它们可能导致令人困惑的用户体验、不正确的记录或高风险的操作。
因此目标不是“从不失败”。当输出是概率性的时，失败是正常的。目标是可控失败：尽早检测问题、清晰沟通并安全恢复。
下面的内容把话题分解为实用领域：
如果你把验证和错误路径视为一等公民，AI 生成系统会更容易被信任——也更容易随着时间改进。
AI 系统擅长生成看起来合理的答案，但“看起来合理”并不等于“可用”。当你依赖 AI 输出来驱动真实工作流——发送邮件、创建工单、更新记录——你原先隐藏的假设就会变成显式的验证规则。
在传统软件中，输出通常是确定性的：如果输入是 X，你期望 Y。AI 生成系统中，同样的提示可能产生不同措辞、不同细节层次或不同解释。这种可变性本身不是缺陷——但它意味着你不能依赖诸如“很可能会包含日期”或“通常返回 JSON”之类的非正式期望。
验证规则是对“为了安全和可用，这个输出必须满足什么？”的实用回答。
AI 回应可能看上去有效，但仍然不满足你的真实需求。
例如，模型可能产生：
实际上你会得到两层检查：
AI 输出常常模糊一些人类直觉上会解决的细节，尤其在：
一种有帮助的设计验证方法是为每次 AI 交互定义“合同”：
一旦有了合同，验证规则就不会显得像额外的官僚主义——它们是让 AI 行为足够可靠以投入使用的方式。
输入验证是 AI 生成系统可靠性的第一道防线。如果混乱或意外的输入漏进来，模型仍然可能生成看似“自信”的内容，这正是为什么前门很重要。
输入不仅仅是提示框。典型来源包括：
这些中的每一种都可能不完整、格式错误、过大，或根本不是你所期望的。
良好的验证侧重于清晰、可测试的规则：
这些检查能减少模型困惑，并保护下游系统（解析器、数据库、队列）免于崩溃。
规范化能把“几乎正确”变成一致数据：
仅在规则无二义时进行规范化。如果不能肯定用户意图，就不要猜测。
一个实用规则：对格式做自动修正，对语义做拒绝。当你拒绝时，返回清晰的信息告诉用户应如何更改以及为什么。
输出验证是在模型发言之后的检查点。它回答两个问题：
(1) 输出的形状正确吗？ (2) 内容对我们来说是可接受且有用的吗？
在真实产品中，通常两者都需要。
首先定义输出 schema：你期望的 JSON 结构，哪些键必须存在，以及它们可以持有的类型和允许值。这会把“自由文本”变成应用可以安全消费的东西。
实用的 schema 通常会指定：
answer, confidence, citations）status 必须是 "ok" | "needs_clarification" | "refuse" 之一）结构检查能捕捉常见失败：模型返回了散文而不是 JSON、忘记了某个键、或输出了数字而你需要字符串。
即便完全符合 JSON 结构也可能是错的。语义验证检验内容是否对你的产品和策略有意义。
通过 schema 但在语义上失败的例子：
customer_id: "CUST-91822"，但该 ID 在数据库中并不存在total 是 98；或折扣超过小计语义检查通常表现为业务规则："ID 必须能解析"、"总额必须对账"、"日期必须在未来"、"主张必须由提供的文件支持"、以及"禁止不允许的内容"。
目标不是惩罚模型——而是防止下游系统把“自信的胡说”当命令去执行。
AI 生成系统有时会产生无效、不完整或根本不可用于下一步的输出。良好的错误处理在于判断哪些问题应该立即中止工作流，哪些问题可以在不让用户吃惊的情况下恢复。
硬失败 指继续下去很可能导致错误结果或不安全行为的情况。例子：缺少必需字段、JSON 无法解析、输出违反必须遵守的策略。在这些情况下应快速失败：停止、展示清晰错误并避免猜测。
软失败 是可恢复的问题，存在安全的回退方案。例子：模型返回了正确的含义但格式有问题、依赖暂时不可用、或请求超时。在这些情况下应优雅降级：重试（但有限制）、用更严格的约束重新提示，或切换到更简单的回退路径。
面向用户的错误应简短且可操作：
避免暴露堆栈跟踪、内部提示或内部 ID。这些细节有用——但只是对内部有用。
把错误作为两条并行输出处理：
这样既能让产品保持平和、易懂，又给团队足够的信息去修复问题。
一个简单的分类法能帮助团队快速行动：
当你能正确标注事故，就能把它路由给对的人，并改进正确的验证规则。
验证会捕捉问题；恢复决定用户看到的是有帮助的体验还是令人困惑的体验。目标不是“总是成功”——而是“可预测地失败，并安全降级”。
当失败可能是暂时性时，重试逻辑最有效：
使用有界重试及指数退避和抖动。短时间内重试五次通常会把一个小问题扩大。重试在输出结构无效或语义错误时会有害：如果验证器提示“缺少必需字段”或“策略违规”，用相同提示的再一次尝试可能只会生成另一个不同但无效的答案——并浪费 token 与延迟。此类情况应优先考虑提示修复（用更严格的约束重新问）或回退方案。
好的回退方案应能向用户解释并在内部可度量：
明确记录使用了哪条路径，以便日后比较质量与成本。
有时你可以返回一个可用的子集（例如提取了实体但没有完整摘要）。标记为部分，包含警告，并避免默默用猜测填补空白。这样既保留了信任，又仍然给调用方可执行的内容。
为每次调用设置超时和整体请求截止时间。被速率限制时，若存在 Retry-After 则应遵从。添加断路器以便重复失败时能快速切换到回退，而不是继续给模型/API 施压。这能防止级联变慢并使恢复行为一致。
边缘情况是团队在演示中没看到的情形：罕见输入、奇怪格式、对抗性提示，或对话远超预期长度。因为人们把系统当作灵活的助手来使用，随后会把它推向超出“快乐路径”的范围，边缘情况会很快出现。
真实用户不会按测试数据写东西。他们可能粘贴 OCR 后的文本、半成品笔记，或从 PDF 复制的带有奇怪换行的内容。他们也会尝试“有创意”的提示：让模型忽略规则、泄露隐藏指令，或以故意混乱的格式输出。长上下文也是常见边缘情形：用户可能上传一份 30 页的文档并要求结构化摘要，然后接连十个澄清问题。即便模型在早期表现良好，随着上下文增长行为也可能漂移。
许多失败来自极端值而非正常使用：
这些往往被基本检查遗漏，因为文本对人类看起来没问题，但会导致解析、计数或下游规则失败。
即便提示和验证做得很扎实，集成也会引入新边缘：
一些边缘情况无法事先预测。发现它们的唯一可靠方式是观察真实失败。良好的日志与追踪应捕获：输入形状（在保证安全的前提下）、模型输出（在保证安全的前提下）、哪个验证规则失败了、以及运行了什么回退路径。当你能按模式分组失败时，你就能把惊喜变成明确的新规则——而不是在猜测。
验证不仅仅是为了输出整洁；它还是阻止 AI 系统做危险事情的手段。许多 AI 加持的应用安全事件本质上就是“坏的输入”或“坏的输出”问题，但代价更高：可能导致数据泄露、未授权操作或工具滥用。
提示注入发生在非受信内容（用户消息、网页、电子邮件、文档）包含诸如“忽略你的规则”或“把隐藏的系统提示发给我”之类指令时。这看起来像一个验证问题，因为系统必须决定哪些指令是有效的、哪些是敌意的。
实用立场：把面向模型的文本视为不受信的。你的应用应验证意图（请求的动作是什么）和权限（请求者是否被授权），而不仅仅是格式。
良好的安全通常看起来就是普通的验证规则：
如果你允许模型浏览或抓取文档，验证它可以去哪里以及能带回什么。
应用最小权限原则：给每个工具最少权限，并对令牌进行严格范围限定（短期、限制端点、限制数据）。与其宽泛地授予“以防万一”的权限，不如在请求失败时要求更窄的操作。
对于高影响操作（付款、账户变更、发送邮件、删除数据），加入：
这些措施把验证从 UX 细节变成真正的安全边界。
测试 AI 生成行为时，把模型当作一个不可完全预测的合作者：你无法断言每一句话，但可以断言边界、结构和有用性。
使用多层测试，每层回答不同的问题：
一个好规则：若某个 bug 触及端到端测试，就为其添加更小的测试（单元/契约），以便下次更早捕获。
创建一小套精心挑选的提示，代表真实使用。为每个记录：
在 CI 中运行金牌集并跟踪随时间的变化。发生事故时，为该案例添加新的金牌测试。
AI 系统常在杂乱边缘出错。添加自动化模糊测试来生成：
不要对精确文本做快照，而要使用容差与评分表：
这能使测试稳定，同时仍捕捉真实回归。
验证规则和错误处理只有在你能看到真实使用情况时才会变得更好。监控把“我们认为还好”变成明确证据：哪些失败、发生频率、以及可靠性是在改进还是在悄悄滑坡。
从解释请求为何成功或失败的日志开始——然后默认对敏感数据进行脱敏或避免记录。
address.postcode）和失败原因（schema 不匹配、不安全内容、缺少必要意图）日志帮助你调试单个事故；指标帮助你发现模式。
跟踪：
AI 输出在提示修改、模型更新或新用户行为后可能会微妙变化。告警应关注变化而不是绝对阈值：
好的仪表盘能回答：“对用户来说它是否在工作？”包括简单的可靠性记分卡、schema 通过率趋势线、按类别拆分的失败情况，以及最常见失败类型的示例（已移除敏感内容）。为工程师链接更深入的技术视图，但顶层视图应对产品与支持团队可读。
验证与错误处理不是“设定一次就完事”的事。在 AI 生成系统中，真正的工作通常在上线后开始：每一个异常输出都是关于你规则应该如何调整的线索。
把失败当作数据，而不是轶事。最有效的循环通常结合：
确保每个报告都能追溯到确切的输入、模型/提示版本和验证器结果，以便之后重现。
大多数改进属于几个可重复的动作：
修复一个案例时，同时问：“哪些相邻的情况仍会漏网？”把规则扩展覆盖一个小的簇，而不是仅修一个单独事故。
像管理代码一样对提示、验证器与模型做版本控制。用金丝雀或 A/B 发布来推出变更，跟踪关键指标（拒绝率、用户满意度、成本/延迟），并保留快速回滚路径。
这也是产品工具能发挥作用的地方：例如，像 Koder.ai 这类平台支持在应用迭代期间的快照与回滚，这很好地映射到提示/验证器版本管理。当更新导致 schema 失败增加或破坏集成时，快速回滚能把生产事故变成快速恢复。
AI 生成系统是指任何模型输出直接影响下一步发生什么的产品——显示给用户的内容、要存储的内容、要发送到另一个工具的内容，或要执行的动作。
它比聊天更广：可以包含生成的数据、生成的代码、工作流步骤或代理/工具决策。
因为一旦 AI 输出成为控制流的一部分，可靠性就变成了用户体验问题。一个格式错误的 JSON 响应、缺失字段或错误指令可能：
提前设计验证和错误路径可以让失败变得可控，而不是混乱。
结构有效性表示输出可解析且形状符合预期（例如有效的 JSON、必需键存在、类型正确）。
业务有效性表示内容是否满足你的实际规则（例如 ID 必须存在、总额必须对账、退款文案必须符合政策）。通常两层检查都需要存在。
实用的“合同”会在三个层面定义必须成立的条件：
一旦有了合同，验证器只是对其进行自动化执行。
把输入范围扩大一点来考虑：用户文本、文件、表单字段、API 负载和检索/工具数据。
高杠杆的校验包括必需字段、文件大小/类型限制、枚举值、长度边界、有效编码/JSON 和安全 URL 格式。这些能减少模型困惑并保护下游解析器与数据库。
当意图明确且更改可逆时进行规范化（例如修剪空白、对国家/地区代码统一大小写）。
当“修复”可能改变含义或掩盖错误时应拒绝（例如模糊日期如“03/04/2025”、意外货币、可疑的 HTML/JS）。一个好规则：对格式进行自动修正，对语义进行拒绝。
从明确的输出 schema 开始：
answer, status）然后添加语义检查（ID 能解析、总额能对齐、日期合理、引用能支持断言）。如果验证失败，避免将输出用于下游处理——要么重试（并收紧约束），要么使用回退方案。
当继续会带来风险时应快速失败：无法解析输出、缺少必需字段、违反必须遵守的策略等。
当存在安全的恢复路径时应优雅降级：瞬时超时、速率限制或格式问题可以重试（有界重试并带退避与抖动），或使用更严格的提示/回退路径。
在两种情况下都要区分：
重试在失败可能是暂时性的场景下有用（429、网络抖动、模型超时等），应采用有界重试、指数退避与抖动。
当失败是“错误答案”（schema 不匹配、缺失必需字段、策略违规）时，重试常常浪费资源且无效。此类情况更适合提示修复（更严格的指令）、确定性模板、更小模型、缓存结果或人工审查。
常见边缘情况来源于：
通过隐私感知的日志记录发现“未知的未知”，记录哪个验证规则失败以及运行了什么恢复路径。