从提示工程到约束架构：AI体验设计的范式转变

随着大型语言模型（LLM）的普及，提示机制（prompting）作为临时解决方案已演变为核心设计范式。然而其本质是通过上下文引导模型输出，而非确保内容真实性。文章指出，提示机制无法验证信息准确性，尤其在医疗、金融等高敏感领域存在严重风险。真正的AI系统设计应转向约束架构，通过预设规则和验证机制确保输出可靠性。以保险理赔为例，约束系统需完成三重验证：证据支持性、依据可查证性、实体识别准确性。这种设计模式要求将约束条件作为系统架构基础，而非事后添加的防护措施。AI体验设计师需重新思考交互逻辑，使每个输出都具备可验证的真实性依据。