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別叫 LLM「記得」——叫它寫程式

把「保證」從 LLM 的記憶，搬到一段會自己跑的程式

stochastic 的東西，不能負責「每次都記得做」

一個聽起來很合理的指令

你學會用 Crossref 查 DOI 之後，可能會想下這個指令：

「以後每次引用完文獻，都要主動做一次 Crossref 查證。」

聽起來很負責、很安全……但這是錯的。

用擬人化想，最好懂

你叫一個人：「用腦袋記住，每一次都要做某件事」——可靠嗎？

再認真的人，總有某一次會不小心忘記。靠「記得」來保證，本來就不牢。

LLM 一模一樣：它的本質是 stochastic（隨機）、不是 deterministic。你叫它「一定要做」，它總有一天會漏掉一次。

把「保證」交給隨機的東西，方向就錯了

錯：靠 LLM「記得」

每次都提醒它、拜託它、下指令叫它別忘——賭它這次沒分心

對：叫它寫一段 deterministic 程式

程式不會忘、不會累、不會分心——每次都跑，跑得一模一樣

LLM 不該負責「記得」，它該負責「寫出那個會自己記得的機制」。

正確做法：一個資料夾監看器

讓 LLM 寫一段程式，掛在背景自己跑：

分工：誰做哪一半

deterministic 程式

「每次都必須做」的：監看、掃描、呼叫 API、比對、改名——保證執行

stochastic LLM

「需要判斷」的模糊部分：讀文意、決定對錯、改寫——被程式叫到時才上場

確定性的事交給程式，模糊的事交給 LLM。各司其職，而不是把兩種都丟給那顆會分心的腦袋。

這就是 agentic workflow

把「保證」從 LLM 的記憶，搬到事件驅動的程式——新檔進來就跑、內容一改就跑。這正是 deterministic by agent，也是 agentic workflow 的骨架。

凡是「每次都必須做對」的事
別交給會分心的腦袋（人或 LLM）
——交給程式