觀察是品味之下的層。我們為AI執行時構建了它
文章討論了AI互動中一個隱性問題：為什麼有些互動成功而另一些失敗？這通常由不可見的因素如漂移、語氣不匹配和怪異行為造成。作者提出觀察層是解決這些問題的關鍵，並已為AI執行時構建了該層。
AI每天都在執行數百萬次互動，但為什麼有些互動讓人滿意，而另一些卻令人失望？這背後的原因通常是不可能的。我們抱怨AI的漂移、語氣不匹配、古怪行為以及生成的低質量輸出，卻無法設計出有效的解決方案，因為這些行為被鎖定在一個不可訪問的層中。作者認為，觀察是品味之下的基礎層，它為AI執行時提供了必要的可見性。透過構建這一觀察層，開發者可以更好地理解AI的行為，從而設計出更符合預期互動體驗的解決方案。觀察層使得過去不可見的因素變得可觀察和分析，為除錯和改進AI提供了新的途徑。