验证节点：Playable 与 Production Agents 的区别

Source: Dev.to

为什么验证很重要

在多步骤工作流中，模型的输出会成为下一步的输入。如果某一步产生了格式错误的 JSON、缺少字段、引用不正确或出现幻觉假设，下游节点就会继承这些错误。

验证节点可以在错误扩散之前捕获它们。

验证节点的作用

验证节点承担四项职责：

1. 结构检查

示例检查：

• 输出是有效的 JSON 吗？
• 所有必需字段都存在吗？
• 类型是否正确？
• 字符串长度是否在预期范围内？

结构漂移是工作流脆弱性的主要原因之一。

2. 依据检查（引用、检索、约束）

验证节点可以验证：

• 引用是否指向真实检索到的文档
• 摘要是否反映了检索到的文本
• 模型是否遵循了约束/格式要求

这可以防止幻觉式的理由进入后续步骤。

3. 前进容错 vs 安全容错逻辑

验证节点决定：

• 前进容错：自动纠正轻微问题
• 安全容错：停止并使用更严格的指令重新运行前一个节点

这在不确定性下提供可预测的行为。

4. 升级路径

当模型真的出现偏差时：

• 升级到纠错代理
• 使用额外上下文重试
• 回退到确定性工具

升级机制使错误可恢复，而不是灾难性失败。

验证节点小地图（文本版）

Inputs
  ↓
Checks
  - structure?
  - schema?
  - citations?
  - constraints?
  ↓
Decision
  → Fail‑forward (auto‑correct)
  → Fail‑safe (halt + retry)
  ↓
Escalation (if needed)
  - correction agent
  - deterministic tool
  - fallback path
  → Next Node

这层小小的包装可以显著提升可靠性。

示例验证模式

JSON 验证节点

if not valid_json(output):
    # Regenerate with constraint
    regenerate(constraint="Respond in strict JSON only.")

引用验证节点

if citation not in retrieved_docs:
    # Ask model to re‑ground summary using doc chunks
    ask_model_to_reground()

数据完整性检查

required_fields = ["title", "summary", "reasoning"]
if any(field not in output for field in required_fields):
    # Re‑run previous step with stricter schema
    rerun_previous_step(schema=stricter_schema)

幻觉回退

if confidence < 0.4:
    # Escalate to deterministic tool or fallback rule
    use_deterministic_tool()

没有验证会怎样？

• 静默漂移
• 错误假设
• 连锁故障
• 行为不稳定或不一致
• 工作流在微小输入上就崩溃

验证不是可选项；它是多代理工作流的核心防护系统。

结论

验证不是“附加功能”。它是生产级代理的支柱。

如果你的工作流缺少：

• 架构检查
• 引用检查
• 回退逻辑
• 升级路径

……那么你并没有一个代理系统，而是一串未经验证的猜测。

添加验证节点，整个系统将变得更可预测、更稳健。