为什么 AI 智能体和大语言模型不稳定，却又总是产出相同的内容？

大语言模型是统计系统：它们预测最可能出现的下一个词。这使它们一方面不稳定，另一方面又千篇一律。同一个提示词，每次运行可能给出不同的答案，但这些答案又会趋向最典型的措辞。AI 智能体把许多这样的步骤叠在一起，两种效应都会被放大。营销人员可以管理这一点，但无法靠期望让它消失。

核心要点

• 不稳定和雷同有同一个根源：模型是根据从海量文本中学到的概率进行采样。
• 变化主要体现在措辞和细小的选择上，输出的核心仍然贴近模型所见内容的平均水平。
• 智能体会让问题成倍放大，因为每一步都建立在上一步之上，小错误会不断累积。
• 营销因此受到双重打击：事实不可靠，文案也泛泛而谈，听起来和每个竞争对手都一样。
• 解决办法靠设计，而不是靠期望：让模型基于真实数据，反复测试，加入人工审核，并在简报中写明品牌的与众不同之处。

为什么语言模型不稳定？

语言模型并不是去“查找”答案。它为可能的下一个词打分并选出一个，通常还会刻意加入一定的随机性。调整随机性设置、提示词中的几个词或周围的上下文，生成路径就可能改变。不同版本的模型之间也存在差异，服务商还会更新模型。上个月运行良好的工作流，现在可能表现不同。

即使把随机性调低，不同次运行的输出仍可能略有差异，任务越长，这种差异被放大得越明显。任何一次运行都应视为一个样本，而不是事实。

为什么智能体会让情况更糟？

智能体是一种会规划、调用工具、读取结果并继续行动的模型。每一步都取决于上一步。如果第三步稍有偏差，第四步就会在这个错误上继续。任务越长，每一步都正确的概率就越低，就像十步的菜谱比两步的更容易做砸。智能体还可能陷入循环，随着上下文被填满而忘记早先的指令，或者选错工具。

为什么模型总是产出相同的内容？

在海量文本上训练的模型学到的是什么是常见的。当它必须做出选择时，概率最高的选择同时也是最典型的选择。结果就是流畅、保险、平均的文字：同样的开头、同样的结构、同样的“释放……的力量”式套话。要十条广告语，其中好几条会像孪生兄弟。让一百位营销人员用同一个模型和相似的提示词，他们的产出会趋于一致。

这不是有人忘了修复的漏洞，而是一个旨在预测最可能结果的系统本来的行为。变化与雷同可以并存：措辞在变，想法却不变。

这对营销意味着什么？

事实会漂移

模型可能给出听起来正确、实际上错误的数字、日期或论断。OpenAI 已发布文章，解释语言模型为何会产生幻觉。我们的指南AI 文案发布前的核查介绍了实用的检查方法。

品牌变得面目模糊

如果每个竞争对手都向模型索要“有趣、真实的营销创意”，得到的创意就会趋同。品牌定位的意义在于与众不同，而统计平均值从定义上就无法与众不同。

重新运行，报告就变了

如果智能体凭记忆或根据粘贴的过量文本生成报告，第二次运行时排名可能就不同了。实际案例请参见使用与不使用 SOMIN MCP 连接器的品牌简报技能对比。

团队如何减少不稳定和雷同？

• 让模型基于真实数据。由工具负责检索和计数，由模型围绕结果撰写。这正是营销上下文工程的核心思路。
• 别把数字交给模型“凭脑子算”。计算和排名应当交给代码或数据库。
• 不止测试一次。重要任务多运行几次并比较结果。差异很大的地方，就是需要增加检查的地方。
• 把长任务拆成小步骤，每一步之后都进行检查。
• 喂给它属于你自己的内容。真实的客户语言、你的语气和你的证据，能让它有平均水平之外的素材可用。
• 先要多个选项，再做选择。把模型当作草稿的来源，由人来做决定。
• 让人参与其中，处理各类论断、法律风险以及客户会看到的一切内容。

更新的模型会解决这个问题吗？

它们可能减少错误、提高一致性，但不太可能消除这种底层行为，因为基于概率的预测正是这项技术的工作方式。与其等它消失，不如提前做好应对。

FAQ

来源

• OpenAI：语言模型为何会产生幻觉
• SOMIN 页面：AI 智能体、营销上下文工程和 SOMIN MCP 服务器。