LLM 无需完美无缺才能支撑实际工作流程，但它们必须具备可预测性。 80% 到 90% 的企业数据都是非结构化的：PDF、扫描件、图像、自由格式文本。这类杂乱的数据过去常常阻碍自动化，因为脆弱的规则、固定的模板和早期的机器学习技术无法处理这种多变性。但正如 @anantpb 在与 @appenz 合作的 AI + a16z 播客中所解释的那样，以下技术的出现： – 布局感知的 Transformer 模型 – 结构化验证器 + 回退审查 – 编译时代理工作流程正在支撑实际用例，包括印度银行通过 WhatsApp 批准贷款。