淘天直播以双校验和增量补丁提高Hook生成可靠性

系统最本质的架构决策是让 LLM 负责「理解」、确定性代码负责「正确性」：AI Agent 只把自然语言翻译成结构化意图且不为输出合法性背书，后端引擎负责执行与围栏校验保证产出合法，前端做 Human-in-the-Loop 人工确认弥补认知 gap——LLM 的幻觉被限制在理解层，无法穿透到正确性层污染最终产物。 针对初版 SQL 之后的局部微调（精炼口径、维度展示调整与兜底值处理、输出 ext 冗余字段），团队不让 LLM 直接改数百行且字段间有关联约束的 DSL，而是设计 Hook 结构化「增量补丁」协议：hookType（做什么，如 FILTER/DIMENSION_TRANSFORM）+ layerType 与 nodeId（在哪做，精确定位到某层某节点）+ mergeStrategy（怎么合并，REPLACE/APPEND_AND/APPEND_OR）三者正交组合，AI 只输出结构化修改指令，由后端引擎执行。 为降低幻觉，给模型的上下文被裁剪为只有「初版 DSL + Hook 增量协议」，不含初始需求分析、指标口径与 SQL。安全围栏为双保险：前校验 Hook 结构体的类型/层级/节点/必填字段是否合法，后校验更新后的 DSL 结构完整性、依赖关系与拓扑逻辑自洽。实测 Hook 生成准确率约 97%+，双校验消除剩余 3% 的不确定性，使终版 SQL 完全可信。