LLM不需要完美地支持现实世界的工作流程。但它们确实需要是可预测的。 80%-90%的企业数据是非结构化的：PDF、扫描件、图像、自由文本。这种混乱的数据用于block自动化，因为脆弱的规则、固定的模板和早期的ML无法处理可变性。 但正如@anantpb在@appenz的AI+a16z播客上解释的那样，出现了： –布局感知变压器模型 –结构化验证器+回退审查 –编译时代理工作流 正在为现实世界的用例提供支持，包括印度银行通过WhatsApp批准贷款。