现在越来越明白一个道理：AI的分界线，早就移到了别的地方。

不是「会不会回答」的问题了——好用的模型多着呢。真正的考验在后面：能否在真实场景里稳住？

长链路调用、真实数据输入、不可控变量、反复迭代……一放到这些环境里，不少模型就开始出问题。一次两次也许还能撑，但长期运行？就容易崩。

反而对那种把推理过程完全拆解的思路更感兴趣——每一步都可以验证、可以复现、可以调试。这才是真正有韧性的系统。模块化的设计，让整个链路变得透明可控，这样才能真正用到生产环境。