上周二，某供应商在工具响应中将 "items" 更改为了 "results"。智能体没有崩溃。它围绕新结构重新进行了规划，返回了一个看起来很自信但丢失了三分之二行数据的答案，而轮值工程师在 3 天后因为客户询问导出数据为何缺失才发现。没有抛出异常。没有触发报警。运行在供应商变更前冻结的固定集（fixture）上的评测套件（eval suite）一直保持绿灯。
这种失败模式是十年前微服务中发明契约测试（contract testing）要捕捉的，而如今几乎没有智能体技术栈具备相应的对策。HTTP 服务有 Pact、schemathesis 和 oasdiff 位于消费者和提供者之间，拒绝让破坏性变更上线。你提供给智能体的工具——REST 端点、内部 RPC、供应商 SDK、MCP 服务器——都没有类似的保障。模型吸收了变化，优雅地进行了适应，并生成了一个看似正确但质量下降的答案。
一个平台团队修改了意图分类器的 Prompt，旨在“更好地处理复合问题”。只改动了一个句子。他们自己的评估套件（eval suite）变绿了——复合问题的准确率提升了 6 个百分点。他们在下午 3 点合并了代码。到下午 5 点，三个下游 Agent 团队开始收到告警：路由 Agent 将退款请求发送到了物流队列，摘要 Agent 在不同的边界处截断，而工单打标 Agent 开始输出一个没有任何 Schema 能识别的类别。那些下游团队中没有一个参与了评审。也没有人负责“意图 Prompt”的轮值。
这不是假设。当 Prompt 变成共享依赖却未成为共享 API 时，这就是必然发生的情况。提升一个团队指标的 Prompt 修改，可能会悄悄破坏另一个团队建立在其之上的假设。与破坏性的 API 变更不同，这里没有反序列化错误，没有 Schema 不匹配，没有 500 错误——下游只是开始做出微妙的、更糟糕的决策。
传统的 API 工程在几十年前就通过契约测试（contract tests）解决了这个问题。消费者发布它所期望的形状；提供者有义务保持该形状正常工作。Pact、消费者驱动的契约、共享 Schema——这是 HTTP 服务发布工程的正统做法。Prompt 也应该遵循同样的纪律，而大多数组织仍然像处理团队间传递的贴纸一样对待它们。
2023 年，斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究团队做了一项受控实验：他们在 3 月和 6 月分别向 GPT-4 提交了完全相同的提示词，任务非常基础——判断一个数字是否为质数。3 月时，GPT-4 的准确率为 84%。到了 6 月，使用完全相同的 API 端点和完全相同的模型别名，准确率已跌至 51%。没有变更日志，没有通知，没有传统意义上的破坏性变更。
这项实验清晰地揭示了一个在多服务架构中部署 LLM 的团队迟早都会遇到的问题：模型别名不是稳定的契约。当你的下游支付处理器、推荐引擎或合规系统依赖 LLM 生成的结构化 JSON 时，你就建立了一个隐式的 API 契约——而隐式契约会悄无声息地崩溃。
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
