AI 查不到就编不出数字：Kepler 创始人谈金融级确定性与验证架构
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Kepler 联合创始人兼 CEO 探讨了华尔街仍不信任 AI 的核心根源在于结构性幻觉与缺乏确定性。他拆解了数值错误的三大来源（检索错误、抽取错误、心算错误），提出通过代码确定性生成指针、确定性计算工具与多层安全检索，使模型仅能通过解引用指针输出事实与数字，从架构底层实现免于数值幻觉的验证系统。
受监管行业的可靠 AI 工作流：在确定性控制与模型判断之间划清边界
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在金融资产管理与保险等强监管行业，单纯追求模型智能或僵化死板的规则引擎均无法落地。Perpetual 技术总监 Karthic Rao 提出，高可靠系统的核心在于明确划分界限：由确定性状态机严格掌控流程控制、副作用与审计存证，仅在非结构化解释与评估节点引入轻量模型。通过语义图编译、强类型行动契约与人类审核闸口，Perpetual 实现了 95% 任务由轻量私有模型承载，兼顾合规安全与工程化落地。
大脑与双手：生产环境中安全运行 AI Agent 的 Harness 架构
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本文探讨了在生产环境中部署 AI Agent 的核心挑战与架构范式。作者指出 Agent 不应仅被视为孤立的聊天机器人或单一组件，而应作为完整应用来构建。通过提出“大脑负责非确定性规划，Harness（双手）负责确定性执行与持久化工作流”的核心分离原则，结合基于 Conductor 的后期绑定 Saga 模式与 SRE 故障自愈案例，展示了如何让 Agent 系统安全、可控且持久地稳定运行。
超越代码生成：Jev 如何将 AI 转化为可信赖的软件系统原语
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TypeSafe 创始人 Diogo 深入剖析了为何当前代码生成 Agent 无法解决真正的软件自动化难题。他指出，真正的革命不在于用 AI 替代工程师写样板代码，而是将智能作为一种连接自然语言意图与状态机的新型软件原语嵌入系统内部，通过极致的可靠性保障，彻底重塑软件与 SaaS 行业的未来。
可信AI的基石：金融服务中的确定性验证与溯源架构
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Kepler联合创始人Venu Ganesh深入探讨了如何在非确定性的大语言模型中构建可信的金融级AI应用。通过原子级溯源、范围确定性和推导链三大支柱，将AI与确定性基底有机结合，解决了数据噪声与合规校验的行业痛点。