人工智慧（AI）領域正在經歷一場劇烈的變革。早期的 AI 模型只能處理少量的文本片段，但現今最先進的系統已經具備攝取和理解整本書籍的能力。在 2025 年 4 月 5 日，Meta 發布了 Llama 4，這是 AI 發展歷程中的一個重要里程碑。Llama 4 是一個突破性的 AI 模型家族，它擁有前所未有的 1000 萬 Token 上下文窗口。這項進展對於未來自主型 AI 系統具有深遠的影響，因為這些系統被設計為自主運行，能夠獨立地規劃、決策和行動。
為了更深入地了解這項變革性的技術，我們採訪了 Nikita Gladkikh，他是 AI 界一位傑出的人物。Nikita 是 BrainTech 獎的得主、IEEE 的活躍成員，也是 Primer AI 的資深軟體工程師。Nikita 在 AI 驗證與基礎設施開發領域一直處於領先地位，他的職業生涯始於 2013 年，至今已超過十年。在此期間，他將實務的軟體工程、學術研究以及對全球開發者社群的貢獻完美地融合在一起，使他成為 Python、Go 和基於 AI 的自動化領域中一位備受追捧的專家。他獨特的觀點源於他在金融、市場和搜尋技術等多個領域部署大規模 LLM 驅動的管線方面豐富的第一手經驗。
Nikita Gladkikh 因其在可擴展架構方面的開創性工作而聞名，這些架構將大型語言模型（LLM）與強大的驗證邏輯整合在一起。在這個領域，可靠性和準確性至關重要，而 Nikita 的策略性貢獻對於塑造 RAG-V（Retrieval-Augmented Generation with Verification，檢索增強生成與驗證）範式起到了重要作用，這種範式正在 AI 驅動的產業中迅速發展。
上下文窗口擴展的意義
Meta 的 Llama 4 將先前的上下文窗口限制打破，擴展到驚人的 1000 萬 Token，而在此不久之前，Google 才剛發布 Gemini 2.5，其上下文窗口為 100 萬 Token。但這些數字對於 AI 產業來說代表著什麼意義呢？
根據 Nikita 的說法，擴大上下文窗口的趨勢具有變革性的意義。透過使 AI 系統能夠處理和分析大量的輸入，包括完整的對話、廣泛的文件，甚至是整個資料庫，這些系統現在可以達到先前無法達到的推理深度和連續性。這種範式轉變對於自主管線的設計產生了深遠的影響，在自主管線中，AI 代理負責規劃、做出決策和獨立執行行動。更大的上下文意味著更少的錯誤、更強的個人化以及更具沉浸式的用戶體驗。這清楚地表明了整個領域的發展方向。
實務經驗與自主管線設計
Nikita 在構建開發者工具（如 PKonfig）和大規模使用的教育平台方面的豐富經驗，為自主管線設計的複雜性提供了寶貴的見解。他強調在構建必須在壓力下可靠運行的系統時，模組化、可觀察性和故障隔離至關重要。
根據他的經驗，Nikita 提倡將每個元件視為潛在的故障點，並實施後備路徑、驗證層和可重現性措施。這些原則可以直接應用於自主工作流程的設計，在自主工作流程中，代理需要結構化的狀態管理、可追蹤的執行和確定的行為，就像任何分散式系統一樣。
Nikita 在應用 AI 方面的工作，特別是在減少履歷摘要中的幻覺以及在教育環境中自動化回饋方面，突顯了驗證迴路和檢索優先設計的重要性。他認為不應盲目信任代理，而應為其配備嵌入式驗證機制，並與結構化的知識庫緊密整合。此外，他強調以人為本設計的重要性，這是他在教育工具中優先考慮的原則，現在他認為這對於確保代理的責任至關重要。自主管線不僅僅是創新的 UX 流程；它們是複雜的軟體系統，必須像後端工程一樣嚴謹地處理，以確保其實用性。
透過擴展上下文來提升 AI 可靠性
上下文窗口大小的進步已經對生產系統產生了切實的影響，提高了各種應用中 AI 的可靠性。Nikita 提供了一個具體的例子，說明更大的上下文如何提高 AI 的可靠性：
較小的上下文窗口通常迫使 AI 模型截斷關鍵的上下文資訊，從而導致片段化或不準確的輸出。然而，隨著上下文窗口擴展到數百萬 Token，模型現在可以保留廣泛的歷史互動、詳細的用戶個人資料以及資料內的多維關係。例如，基於 AI 的客戶支援代理可以參考跨越多年的過去互動，提供上下文豐富、高度個人化的支援。這顯著減少了由上下文丟失引起的錯誤，從而提高了 AI 驅動決策的可靠性和深度，尤其是在醫療保健診斷或財務預測等關鍵場景中。
Nikita 回憶起在 Primer AI 實施檢索增強生成與驗證（RAG-V）時面臨的一個挑戰：減少驗證調用的資料量以將支援文件放入上下文中。這種限制限制了他們驗證工作的精確性。然而，隨著 Llama 4 擴展的上下文窗口，這些障礙得到了有效的消除。
RAG-V：值得信賴的 AI 開發的基石
RAG-V 方法（模型檢索和驗證內容）已成為值得信賴的 AI 開發的基石。Nikita 解釋說，RAG-V 是一種 AI 不僅生成答案，而且主動根據受信任的外部來源驗證答案的方法，本質上是即時的事實查核。
Nikita 在 RAG-V 方面的工作強調將驗證原則整合到自主 AI 系統中。RAG-V 採用檢索系統和強大的驗證層，以針對權威的外部來源交叉引用模型輸出。例如，在金融風險評估中，每一條產生的建議或預測都根據歷史市場資料或法規遵循文件進行驗證。擴展的上下文窗口透過啟用更豐富的上下文並強調驗證內容和格式的必要性來增強這種方法。
Nikita 強調，更大的上下文窗口透過允許在單個驗證週期中包含更多支援材料來放大 RAG-V 的優勢。然而，它們也增加了非結構化輸出的風險。他警告說，不應將語言模型視為確定性的 Web API 調用，而應將其視為機率性的實體，類似於智慧型用戶。因此，內容和結構驗證對於確保可靠性和整合準備至關重要。
LLM 作為用戶輸入：軟體架構的範式轉變
Nikita 認為，將 LLM 輸出更多地視為用戶輸入而不是 API 回應，對現代軟體架構產生了深遠的影響。當 LLM 被視為類似用戶的輸入，而不是靜態的 API 調用時，它從根本上改變了軟體的設計和構建方式。
前端介面必須設計為優雅地處理不確定性和延遲，採用樂觀 UI 等模式。在後端，非同步、事件驅動的設計變得至關重要，訊息佇列（例如，Kafka 或 RabbitMQ）有助於將 AI 驅動的行動與核心邏輯分離。
混合架構將傳統程式碼與基於模型的決策相結合，允許在 LLM 輸出速度慢或不可靠時使用後備機制。這種可變性突顯了驗證的關鍵重要性，不僅是為了準確性，也是為了結構和一致性。Nikita 開發的 PKonfig 等工具強制執行符合架構的回應，確保機率性系統中的整合可靠性。
透過 LLM 改變教育：自動化評分和個人化回饋
Nikita 不僅將這些原則應用於產業，還應用於教育，為 GoIT 開發了一個自動化評分平台。他解釋說，他的經驗強化了確定性、可重現性和以人為本升級的價值。即使我們整合了更先進的工具（如 LLM），這些概念仍然是核心。
現代 LLM 有潛力透過提供更個人化和上下文感知的回應來徹底改變學生回饋。LLM 可以根據學生的學習歷史、程式碼風格或母語來調整其解釋，而不是依賴固定的範本，從而使回饋更易於理解和具有可操作性。然而，Nikita 強調，可靠性和公平性仍然是不可妥協的。這需要將 LLM 與基於檢索的基礎、Rubric 驗證和覆蓋機制相結合。正如可解釋性和可審計性指導了原始平台的設計一樣，Nikita 設想 AI 輔助教育的未來是自主的，但在每一步都具有嚴格的保障措施和透明的邏輯。
管理 AI 開發中複雜性的策略
解決 AI 開發中固有的架構和驗證挑戰需要有效的策略來管理複雜性。Nikita 建議開發人員從一開始就優先考慮驗證，並在整個管線中嵌入架構檢查。他強調使用強制執行結構和一致性的工具的重要性，而不僅僅是正確性。
根據他的經驗並認識到需要以模組化的方式思考，Nikita 提倡將模型邏輯與業務邏輯分離，並為模型不正確或速度慢的情況構建強大的後備機制。這種技術紀律和策略性遠見的結合對於構建可靠的 AI 系統至關重要。
認可和社群參與的影響
Nikita 透過 BrainTech 獎等計畫獲得的認可以及他與 IEEE 等社群的參與，極大地影響了他應對實務中複雜性的方法。這些經驗向他灌輸了將創新與實用性聯繫起來的重要性。
BrainTech 獎認可了 Nikita 在應用電腦視覺來簡化真實世界用戶工作流程方面的工作，這不僅強調了技術能力，還強調了大規模的可用性。這種經驗塑造了他的信念，即 AI 系統必須既強大又無縫地整合到現有流程中。他與 IEEE 的持續參與使他能夠掌握最新的研究和最佳實務，使他能夠設計出不僅先進，而且符合倫理、模組化且在生產中具有彈性的系統。
塑造 AI 的未來
Nikita 未來的工作將側重於構建穩健、可擴展且符合道德規範的 AI 系統。他認為 Llama 4 和 Gemini 2.5 等模型及其海量的上下文窗口具有變革性的潛力，尤其是在教育領域。這些模型可以使 AI 導師能夠根據學生的完整學習歷史提供個人化、上下文豐富的解釋。
自動化評估是另一個重點領域。Nikita 為 GoIT 開發的評分工具已經可以大規模地處理語法和正確性。然而，下一代 LLM 有潛力透過評估概念理解、根據先前的表現量身定制回饋以及透過 RAG-V 將結果與學術標準對齊來進一步推動這一進程。
為了確保可靠性，Nikita 強調繼續需要架構驗證和後備邏輯，這些原則是 PKonfig 等工具的基礎。透過將先進的模型與結構化的驗證相結合，我們可以在不損害信任、公平或教學嚴謹性的情況下加強教育。
在可擴展性與教學嚴謹性之間取得平衡
每季度支援數千名學生需要在可擴展性和教學完整性之間取得謹慎的平衡。Nikita 透過分離關注點來實現了這一目標：自動化處理例行驗證，例如測試結果和程式碼格式，而復雜的邊緣案例則被標記以供人工審查。這確保了高吞吐量，而不會損害回饋質量或公平性。
透過強制執行結構化的 Rubric、作業的版本控制和可追蹤的評分邏輯來維持教學嚴謹性。這些措施建立了學生的信任和教學透明度。
Nikita 認為，Llama 4 級別的模型可以透過大規模地啟用上下文感知、多語言甚至特定於程式碼的回饋生成來顯著地轉移這種平衡。它們可以幫助用更簡單的術語解釋抽象概念、根據個別學習者量身定制回饋並模擬類似導師的互動。然而，他警告說，規模並不能消除對防護欄的需求。LLM 必須以 Rubric 為基礎，根據已知的輸出進行驗證，並可由教師進行審計。透過正確的架構，將確定性的管線與 LLM 驅動的個人化相結合，我們可以顯著增加獲得優質教育的機會，而不會犧牲學術標準。
Nikita 將他的願景總結為：“我構建的系統不僅能工作，還能教學、驗證、配置和支援決策。”