Rules层负责定义自动化流程、权限管理、边界约束。这决定了“什么事该怎么做”、“谁能做什么”、“什么情况下需要人工介入”。在AI系统中，Rules层的作用尤为关键。传统软件的规则是硬编码的if-else，而AI Native产品的规则需要更加灵活——既要能将模糊的用户需求转化为可执行的指令，又要为模型输出设置清晰的边界。例如，一个代码生成的Skill系统可能规定“禁止使用eval()函数”或“A

回头看这八年，大语言模型的发展可以压成一句话：一个为机器翻译设计的架构，被一路放大、驯服、商品化，最后变成了软件世界的新接口。第一步是架构。Transformer解决的是RNN在翻译里的两个老问题：串行太慢，长距离关系容易丢。Attention把所有词之间的关系一次摊开，让GPU可以并行处理，也让模型更容易抓住长句里的依赖关系。2017年那篇论文真正打开的，后来成了整个LLM时代的计算底座。第二步

最近在帮一个朋友看他的AI项目。他的团队做了大半年，用上了最流行的RAG架构，接了向量数据库，精心设计了chunk策略，还专门训练了Embedding模型。理论上，这套系统应该很强了。但上线三个月，客户投诉不断。核心问题只有一个：不稳定。同样的问题，换个问法，答案可能完全不一样。有时候能给出完美答案，有时候就瞎编一气。他们花了很多时间调Prompt，加System Prompt，加 Few-sho