北京
你的AI演示完美，测试通过，上线后却崩了——输出格式没错，但结构完全不对，下游全断。这不是bug，是AI链的隐形脆性。
JSON问题比想象更隐蔽。开发者很快学会让模型输出JSON，但"能输出"和"可靠输出"是两件事。明显的失败是格式错误——未转义引号、尾随逗号、截断——这些用try/catch能抓。真正致命的是：JSON合法但结构错了。字段缺失、改名、嵌套被拍平。你的校验可能通过，错误却在三步后才暴露，根因难追。
唯一可靠的应对：把模型输出当不可信数据，像对待用户输入一样。用显式schema校验后再传递。这不是防御，是架构假设——模型会漂移，今天稳定的prompt，明天可能因模型更新而微妙变化，而你不会收到通知。
模型漂移真实存在，且文档不提。API版本号不变，底层模型却在更新，无changelog、无公告。你的链行为变了，输出仍合法、流程仍跑通，差异只在语气、结构、边缘案例处理——直到有人肉眼察觉"感觉不对"。
实用对策：对质量敏感的链，维护一组参考输入和预期输出范围。不是传统自动化测试——输出不够确定、无法精确匹配——而是一套感觉异常时可手动跑的用例。这是AI时代的回归测试套件，检测漂移的唯一可靠方式。
规模化后的prompt不一致性。十个输入都稳定的prompt，第十一个可能出异常。这不是bug，是概率特性。小样本测试会给人虚假安全感，生产环境的输入分布永远比测试集野。没有银弹，只能接受：任何prompt都有长尾失败率，设计链时需为异常留容错路径。
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