当我最初开始使用大语言模型（LLMs）构建企业级应用时，我陷入了几乎每位开发者都会遭遇的陷阱。我曾认为，扩展 AI 系统仅仅意味着优化单个庞大的提示词。我编写了复杂的系统指令，将上下文窗口塞满规则，并期望一次无状态的 API 调用能同时充当研究员、分析师和文案撰稿人。在生产环境中，这种单体架构反复失败。在处理动态数据流时，模型会抹平细微差别，跳过关键的执行步骤，并频繁生成高度自信的幻觉内容。