rule-based

一位开发者描述了构建多代理AI助手的挑战：这些助手无法优雅地处理意外情况，依赖显式规则导致打地鼠式问题，而非实现关于模糊性的自主推理。

一位开发者构建了一个基于LLM的工单路由工具，但支持团队不信任其黑箱决策。客户付费将LLM替换为简单的规则引擎，结果准确率更高、成本更低、用户信任度也更高。

本文提出了一种确定性的、基于规则的睡眠分期方法，该方法明确实现了美国睡眠医学学会（AASM）的评分规则，并提供了逐时段的自然语言解释。在50份多导睡眠图记录中，该方法与多数投票共识达到了60.5%的逐时段一致性，为不透明的深度学习模型提供了透明性的补充。