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当一名 on-call 工程师第一次以“模型刚才又表现得有点怪”为由关闭告警页面时，团队就已经悄然越界了。这句话同时表达了三层意思：它宣告了问题不可调查，它将未来类似的告警归类为噪音，并免除了轮值人员记录事件经过的责任。一周后，同样的特征再次触发告警，另一个人看到“之前已经关闭过一次”，于是真正的回归（regression）便会一直潜伏在生产环境中，直到有客户在 Twitter 上发帖投诉。

这种模式并不是因为懒惰。它是将标准的 SRE 直觉运行在一个不再表现出确定性的系统上所产生的必然结果。经典的 on-call 培训教导工程师将“输入相同但输出不同”的情况视为可观测性堆栈中的 Bug——这不可能是系统本身的 Bug，因为系统不会那样运作。但基于大语言模型（LLM）的系统正是在每一次请求中都以这种方式运作，这是其设计使然。如果建立 on-call 轮值机制时没有内化这一点，系统就会滑向两个极端：要么是瘫痪（每一个随机波动都是 P2 级事故），要么是虚无主义（模型总是很奇怪，别再给我发告警了）。