人工智能领域正在经历一场巨大的变革。早期的 AI 模型仅限于处理少量文本，但今天最先进的系统已经具备吸收和理解整本书的能力。2025 年 4 月 5 日，Meta 发布了 Llama 4，这是一个具有里程碑意义的 AI 模型家族，拥有前所未有的 1000 万 token 上下文窗口。这一飞跃对 Agentic AI 系统的未来具有深远的影响，这些系统旨在自主运行，独立地进行规划、决策和行动。
为了更深入地了解这项变革性技术，我们采访了 AI 社区的杰出人物 Nikita Gladkikh。作为 BrainTech Award 的获得者、IEEE 的活跃成员以及 Primer AI 的 Staff Software Engineer，Nikita 一直处于 AI 验证和基础设施开发的最前沿。Nikita 的职业生涯始于 2013 年，至今已超过十年，他将实用的软件工程、学术研究和对全球开发者社区的贡献无缝地融合在一起，使自己成为 Python、Go 和基于 AI 的自动化领域备受追捧的专家。他独特的视角来自于他在金融、市场和搜索技术等不同领域部署大规模 LLM 驱动的管道的丰富实践经验。
Nikita Gladkikh 因其在集成大型语言模型 (LLM) 和强大验证逻辑的可扩展架构方面的开创性工作而闻名。在这个领域，可靠性和准确性至关重要，Nikita 的战略贡献在塑造 RAG-V（具有验证的检索增强生成）范例方面发挥了重要作用，该范例正在 AI 驱动的行业中迅速获得发展势头。
上下文窗口扩展的意义
Meta 的 Llama 4 通过将其扩展到惊人的 1000 万 token，打破了之前的上下文窗口限制，这一壮举是在 Google 发布 Gemini 2.5（提供 100 万 token 的上下文窗口）之后不久实现的。但这些数字对于 AI 行业意味着什么？
根据 Nikita 的说法，扩大上下文窗口是一种具有变革意义的趋势。通过使 AI 系统能够处理和分析大量输入，包括完整的对话、广泛的文档，甚至整个数据库，这些系统现在可以进行以前无法达到的深度和连续性推理。这种范式转变对 Agentic 管道的设计产生深远的影响，其中 AI Agent 的任务是独立地进行计划、做出决策和执行操作。更大的上下文意味着更少的错误、增强的个性化和更具沉浸感的用户体验。这是整个领域发展方向的明确指标。
实践经验和 Agentic 管道设计
Nikita 在构建 PKonfig 等开发者工具以及大规模使用的教育平台方面的丰富经验，为 Agentic 管道设计的复杂性提供了宝贵的见解。他强调在构建必须在压力下可靠运行的系统时，模块化、可观察性和故障隔离至关重要。
根据他的经验，Nikita 提倡将每个组件都视为潜在的故障点，并实施回退路径、验证层和可重复性措施。这些原则直接适用于 Agentic 工作流程的设计，在 Agentic 工作流程中，Agent 需要结构化的状态管理、可追踪的执行和确定性行为，就像任何分布式系统一样。
Nikita 在应用 AI 方面的工作，尤其是在减少简历总结中的幻觉以及自动化教育环境中的反馈方面，突出了验证循环和检索优先设计的重要性。他认为不应盲目信任 Agent，而应为 Agent 配备嵌入式验证机制并与结构化知识库紧密集成。此外，他还强调了人机协作设计的重要性，这是他在教育工具中优先考虑的原则，现在他认为这对于确保 Agent 的责任至关重要。Agentic 管道不仅仅是创新的 UX 流程；它们是复杂的软件系统，必须以与后端工程相同的严谨性来对待，以确保其实际可行性。
通过扩展的上下文增强 AI 可靠性
上下文窗口大小的进步已经对生产系统产生了切实的 impact，从而提高了各种应用中的 AI 可靠性。Nikita 提供了一个具体的例子，说明更大的上下文如何提高 AI 可靠性：
较小的上下文窗口通常迫使 AI 模型截断重要的上下文信息，从而导致碎片化或不准确的输出。但是，随着上下文窗口扩展到数百万 token，模型现在可以保留广泛的历史交互、详细的用户资料和数据中的多维关系。例如，基于 AI 的客户支持 Agent 可以参考跨越多年的过去交互，从而提供上下文丰富的高度个性化支持。这大大减少了由上下文丢失引起的错误，从而提高了 AI 驱动决策的可靠性和深度，尤其是在医疗保健诊断或财务预测等关键场景中。
Nikita 回忆起在 Primer AI 实施具有验证的检索增强生成 (RAG-V) 时面临的挑战：减少用于验证调用的数据量，以将支持文档放入上下文中。这种限制限制了他们验证工作的精度。但是，借助 Llama 4 扩展的上下文窗口，这些障碍得到了有效消除。
RAG-V：可信 AI 开发的基石
RAG-V 方法，其中模型检索和验证内容，已成为可信 AI 开发的基石。Nikita 解释说，RAG-V 是一种 AI 不仅生成答案，而且主动针对可信外部来源验证答案的方法——本质上是实时事实核查。
Nikita 在 RAG-V 方面的工作强调在 Agentic AI 系统中集成验证原则。RAG-V 采用检索系统和强大的验证层来对照权威外部来源交叉引用模型输出。例如，在金融风险评估中，每条生成的建议或预测都将根据历史市场数据或法规遵从性文档进行验证。扩展的上下文窗口通过启用更丰富的上下文并强调验证内容和格式的必要性来增强这种方法。
Nikita 强调，更大的上下文窗口通过允许将更多支持材料包含在单个验证周期中来放大 RAG-V 的好处。但是，它们也增加了非结构化输出的风险。他警告说，不应将语言模型视为确定性的 Web API 调用，而应将其视为概率实体，类似于智能用户。因此，内容验证和结构验证对于确保可靠性和集成准备就绪都至关重要。
LLM 作为用户输入：软件架构的范式转变
Nikita 建议将 LLM 输出更多地视为用户输入而不是 API 响应，这对现代软件架构产生了深远的影响。当 LLM 被视为类似用户的输入，而不是静态 API 调用时，它从根本上改变了软件的设计和构建方式。
必须设计前端界面来优雅地处理不确定性和延迟，采用乐观 UI 等模式。在后端，异步的事件驱动型设计变得至关重要，消息队列（例如，Kafka 或 RabbitMQ）有助于将 AI 驱动的动作与核心逻辑解耦。
混合架构将传统代码与基于模型的决策相结合，从而在 LLM 输出速度慢或不可靠时提供回退机制。这种可变性强调了验证的至关重要性，不仅用于准确性，还用于结构和一致性。由 Nikita 开发的 PKonfig 等工具可强制执行符合架构的响应，从而确保概率系统中的集成可靠性。
通过 LLM 转变教育：自动评分和个性化反馈
Nikita 不仅在行业中应用了这些原则，还在教育领域应用了这些原则，为 GoIT 开发了一个自动评分平台。他解释说，他的经验加强了确定性、可重复性和人机协作升级的价值。即使我们集成了更多高级工具（例如 LLM），这些概念仍然是核心。
现代 LLM 有潜力通过提供更个性化和上下文相关的响应来彻底改变学生反馈。LLM 可以根据学生的学习历史、编码风格或母语来调整其解释，而不是依赖于固定的模板，从而使反馈更易于访问和操作。但是，Nikita 强调，可靠性和公平性仍然是不容妥协的。这就要求将 LLM 与基于检索的基础、标准验证和覆盖机制相结合。正如可解释性和可审计性指导了原始平台的设计一样，Nikita 设想 AI 辅助教育的未来是 Agentic 的，但在每一步都具有严格的 safeguards 和透明的逻辑。
管理 AI 开发中复杂性的策略
解决 AI 开发中固有的架构和验证难题需要有效的复杂性管理策略。Nikita 建议开发者从一开始就优先考虑验证，在整个管道中嵌入 schema 检查。他强调使用强制执行结构和一致性（而不仅仅是正确性）的工具的重要性。
根据他的经验并认识到需要以模块化的方式进行思考，Nikita 倡导将模型逻辑与业务逻辑分离，并为模型不正确或速度慢的情况构建强大的回退。这种技术纪律和战略远见的结合对于构建可靠的 AI 系统至关重要。
认可和社区参与的影响
Nikita 通过 BrainTech Award 等计划获得的认可以及他与 IEEE 等社区的参与极大地影响了他解决实践中复杂性的方法。这些经历向他灌输了将创新与实用性相结合的重要性。
BrainTech Award 认可了 Nikita 在应用计算机视觉来简化实际用户工作流程方面的工作，这不仅强调了技术能力，还强调了大规模的可用性。这段经历塑造了他的信念，即 AI 系统必须既强大又能无缝地集成到现有流程中。他与 IEEE 的持续参与使他扎根于最新的研究和最佳实践，使他能够设计出不仅先进而且在生产中具有道德性、模块化和弹性的系统。
塑造 AI 的未来
Nikita 未来的工作将侧重于构建强大、可扩展且符合伦理道德的 AI 系统。他认为，像 Llama 4 和 Gemini 2.5 这样的模型，凭借其庞大的上下文窗口，具有变革性的潜力，尤其是在教育领域。这些模型可以使 AI 导师能够根据学生完整的学习历史提供个性化的、上下文丰富的解释。
自动化评估是另一个关键的关注领域。Nikita 为 GoIT 开发的评分工具已经在大规模处理语法和正确性。但是，下一代 LLM 有潜力通过评估概念理解、将反馈调整为先前的表现以及通过 RAG-V 将结果与学术标准对齐来进一步推动这一点。
为了确保可靠性，Nikita 强调继续需要 schema 验证和回退逻辑，这些原则是 PKonfig 等工具的基础。通过将高级模型与结构化验证相结合，我们可以增强教育，而不会损害信任、公平或教学严谨性。
在可扩展性与教学严谨性之间取得平衡
每个季度支持成千上万的学生需要在可扩展性和教学完整性之间取得谨慎的平衡。Nikita 通过分离关注点来实现这一目标：自动化处理常规验证，例如测试结果和代码格式，而复杂的边缘情况被标记为人工审查。这确保了高吞吐量，而不会损害反馈质量或公平性。
通过强制执行结构化标准、作业的版本控制和可追溯的评分逻辑来维护教学严谨性。这些措施建立了学生的信任感和教学透明度。
Nikita 认为，Llama 4 级别的模型可以通过大规模实现上下文感知、多语言，甚至是代码特定的反馈生成来显着改变这种平衡。它们可以帮助用更简单的术语解释抽象概念，针对个人学习者定制反馈，并模拟类似导师的互动。但是，他警告说，规模并不能消除对护栏的需求。LLM 必须以标准为基础，根据已知的输出进行验证，并由教师进行审计。通过正确的架构，将确定性管道与 LLM 驱动的个性化相结合，我们可以显着提高获得优质教育的机会，而不会牺牲学术标准。
Nikita 将他的愿景总结为：“我构建的系统不仅能工作，还能教学、验证、配置和支持决策制定。”