Grundlagen · Das Determinismus-Problem
Nochmal ausführen. Andere Antwort.Gleiche Eingabe. Keine Garantien.
Ein einzelner LLM-Aufruf ist ein Würfelwurf — dieselbe Rechnung zweimal eingegeben, einmal sauberes JSON, einmal kaputt, und nichts unterscheidet sie. Die Konsole unten ist echt. Ausführen — dann die Prüfung ergänzen.
Live-Konsole
Eingabe · rechnung.txt
Zielschema
Modell-Ausgabe
// Ausführen drücken, um diesen Modus zu testenbereit
Es klappt — dann nicht mehr
Die Demo lief durch, also wurde es ausgeliefert. Dann liefert dieselbe Eingabe etwas Kaputtes und die Produktion fällt an einem Dienstag aus.
Die Regeln stecken in der Prosa
Das Schema sitzt im Prompt, also entscheidet das Modell es bei jedem Aufruf neu — und nichts nachgelagert prüft das Ergebnis.
Prüfen, wiederholen, dann ausliefern.
Den Würfel kann man nicht deterministisch machen — also hört man auf, einem einzelnen Wurf zu vertrauen. Konsole oben auf „+ Validator & Retry“ umschalten und erneut ausführen: jeder ungültige Wurf wird abgefangen und erneut geprompted, und die Rate klettert auf 100 %. Hier ist diese Schleife, eine Anfrage nach der anderen.
Dies ist kein Multi-Agenten-System. Die Prüfung ist ein paar Zeilen deterministischer Code — kein zweites Modell, keine Agenten, keine Übergaben. Es ist schlicht das Kleinstmögliche, das ein unzuverlässiges Modell in ein zuverlässiges Ergebnis verwandelt: generieren, prüfen, wiederholen.
Das Prinzip