Glass-box AI: แสดงความมั่นใจของโมเดลเพื่อให้คนไว้วางใจ

ปัญหาไม่ใช่โมเดล

คนไม่ไว้ใจ AI เมื่อตรวจสอบไม่ได้ ฉันสร้าง glass-box ที่ทุกคำตอบโชว์ที่มาของมันเอง ฉันใช้กฎเดียวกันกับจอที่เอเจนต์ลงมือทำเอง และอธิบายมันไว้ทั้งคู่มือใน ออกแบบอินเทอร์เฟซที่ลงมือทำได้: คู่มือ Agentic UI

สามองค์ประกอบ

Confidence Rails, Undo Trails และ Intent Forks ทำให้ความไม่แน่นอนมองเห็นได้ Rails บอกระดับความมั่นใจผ่านขอบไล่สี ค่าสูงเป็นเส้นทึบ ค่าต่ำเป็นเส้นประ Undo Trails เก็บรอยของทุกคำสั่งที่โมเดลสร้าง ย้อนกลับได้ในแตะเดียว Intent Forks เสนอขั้นถัดไปที่สมจริง 2 ถึง 3 แบบเป็นการ์ดเมื่อโมเดลยังไม่มั่นใจ ผู้ใช้เลือกแล้วโมเดลก็เรียนรู้ ทั้งสามชิ้นฉันประกอบลงงานจริงตามขั้นที่เรียงไว้ในบทความ พัฒนา AI Agent: จากต้นแบบสู่โปรดักชัน

ฉันสร้างมันอย่างไร

ฉันสตรีมโทเคนผ่าน server-sent events จาก Neon edge worker ให้โมเดล critics ช่วยนับภาพหลอน แล้วบันทึกการแก้ไขไว้ปรับจูนทุกคืน ความไว้ใจเพิ่มขึ้นเพราะอำนาจยังอยู่กับคน บันทึกนี้เก็บข้อความจริงของผู้ใช้ ชั้นกฎที่ล้างข้อมูลและกำหนดวันลบให้คลังแบบนั้นฉันแยกไว้ต่างหากในบทความ ทำไม AI Agent ของคุณต้องมีชั้นกำกับดูแลข้อมูล