客户的代理上下文分布在9个以上的工具中，存在数千个冲突，是否有办法以非手动工作流程处理这种情况？

为一家外部客户运行ContextOS项目时，遇到了现有手册无法解决的瓶颈。代理在孤立环境中运行良好——干净的提示词、正确的内联上下文，它就能正常运作。但将其放入实际环境，让它自行拉取上下文时，就彻底崩溃了。原因不在模型本身，而在于上下文碎片化地分布在太多地方，且大多数地方的定义相互矛盾。我坐下来梳理了一个单一业务概念（“活跃客户”）在他们技术栈中的实际位置： 1. 产品分析工具（一种定义） 2. CRM（另一种定义） 3. 财务部的电子表格（第三种定义） 4. dbt模型（第四种） 5. 2024年的Confluence文档（已过时） 6. PM在Slack线程中“澄清”的内容 7. 数据目录（基本为空） 8. 两个相互矛盾的BI仪表盘 9. 当以上信息均未呈现时，LLM会自行编造的定义 九个来源，四种相互矛盾的定义。代理会根据哪个工具先连接上来而随机选择其中一个。而“活跃客户”只是其中一个概念。同样的模式也出现在收入、流失率、账户、区域等概念上。 通常在使用DataGOL时，我们会与客户逐一解决这些冲突——协调定义、锁定到语义层、继续推进。这在几十到几百个问题的规模下是可行的。但这个客户有数千个问题。我们逐一的处理流程需要一年时间，而在完成之前，定义可能又会产生偏移。 对于在如此碎片化的环境中部署代理的同行们： * 你们是在语义层进行批量协调，还是让代理在运行时通过置信分数来解决冲突？ * 有没有人使用LLM跨系统提出定义映射，然后由人类批量审批，而不是从零开始逐个定义？ * 在什么情况下你会告诉客户，代理项目需要暂停，直到上游数据合约问题得到修复？ 我经常看到这里有人讨论提示词技巧、模型切换、框架比较。但生产环境代理的真正瓶颈似乎都在这些之上。我感觉以前见过有人讨论过这个问题以及他们是如何处理的。