我们先用几个简单的例子来看，你就清楚啥就是大模型幻觉！

例子一

例子二

例子三

AI 最会骗人的 3 种情况：

凭空造数据 / 名人名言

" 马云说： 996 是福报 " → 马爸爸根本没说过！

"2024 最新研究：每天 3 万步长寿 " → 查无此文！

提供危险的生活建议

" 发烧多盖被子发汗 " → 可能热惊厥！

" 被蛇咬用嘴吸毒 " → 这是在加速送命啊！

一本正经地给过时信息

" 新冠病毒不人传人 " → 这都 2024 年了喂！

" 每天吃 3 个鸡蛋最健康 " → 最新研究早改啦！

总结，大模型幻觉， 指的 就 是 大模型在回答的时候会 ” 一本正经的胡说八道 ”

个人用大模型，有幻觉问题，我们还可以查询资料进行 “复核”，但企业用大模型或者智能体，那不仅无法“降本增效”，还会制造麻烦，甚至影响整个企业的工作进度，所以企业要用的大模型和智能体，必须保证 100% 没有幻觉问题。那么现在企业已经投入这么多去做智能体，智能体又是结合大模型的思考去工作，那么智能体是否已经解决了“幻觉”问题？答案是肯定的。这里就不得不提一种技术， RPA 技术。

为何 RPA 能有效解决智能体的“幻觉”，避免大模型的思考出现幻觉导致执行错误。以 RPA 升级到企业智能体的厂商 -- 金智维为例，其核心思路是：让擅长处理不确定性问题的大模型负责规划与决策，而让以规则确定、步骤精确为特点的 RPA 负责执行与验证，用后者的确定性约束前者的不确定性。

金智维的 Ki-Agent 并非简单地将两项技术拼接，它是构建了一个协同工作的闭环系统：

任务规划：大模型作为 “大脑”，理解复杂的用户指令，并拆解、规划出完成任务所需的步骤和工具。

精准执行：规划好的指令被发送给 RPA “双手”。 RPA 模拟人工操作，严格按照指令在各类软件系统（如 ERP 、浏览器、桌面程序）中执行，无论是点击、录入还是数据搬运。

结果校验与反馈： RPA 引擎对每一步执行结果进行校验。如果成功，则继续下一步；如果失败，则将错误反馈给“大脑”，由大模型重新规划或触发安全机制。整个流程结束后，成功的业务流程可以被封装为可复用的“模板”，存入企业知识库，实现越用越智能。