LLM Agent 会产生幻觉吗？上下文管理如何减少错误？

当你的AI客服把“退款政策”说成“免费送钱”，问题出在哪？

上周，我帮一家跨境电商客户调试他们的自动客服 Agent。用户问：“你们的退货流程是怎样的？”结果 AI 回复：“亲，只要您下单，我们全额返现，还送 iPhone！”——这可不是促销，这是典型的 LLM 幻觉（Hallucination）。

老板当场脸绿了。这不是技术故障，而是上下文管理失控导致的“AI胡说八道”。今天，我们就来拆解这个高频雷区：LLM Agent 为什么会产生幻觉？以及，如何通过科学的上下文管理，把错误率压到1%以下。

幻觉不是 Bug，是 LLM 的“出厂设置”

很多人误以为“幻觉”是模型训练不充分或数据污染导致的异常。其实不然。从架构上讲，LLM 是一个“概率生成器”——它根据上下文预测下一个最可能的词。如果上下文模糊、缺失或冲突，它就会“自由发挥”，用看似合理实则虚构的内容填坑。

想象一下，你让一个没看过菜单的服务员点菜。他可能会说：“我们有招牌龙虾意面，配松露奶油酱。”——听着很诱人，但厨房根本没有这道菜。LLM 幻觉，就是这种“善意编造”。

在 n8n 工作流中，如果你的 Prompt 节点传入的上下文只有半截对话历史，或者混入了无关的系统日志，LLM 就会像那个服务员一样，“脑补”出不存在的答案。

上下文管理三板斧：剪裁、聚焦、验证

我在实战中总结出一套“上下文外科手术法”，专门对付幻觉。核心就三步：剪掉冗余、聚焦关键、事后验证。

第一斧：剪裁上下文，别让AI“吃太饱”

很多用户喜欢把整段聊天记录、用户画像、商品目录全塞进 Prompt。结果呢？LLM 注意力被稀释，关键指令反而被淹没。

正确的做法是：只保留与当前问题强相关的 3~5 条上下文。比如用户问退货政策，你只需传入：

• 用户最近一次订单状态
• 商品类目（是否支持无理由退）
• 客服知识库中对应的政策摘要

在 n8n 中，你可以用 Function 节点写几行 JavaScript，动态裁剪上下文数组：

// 保留最近3条相关消息
const relevantMessages = messages
  .filter(msg => msg.type === 'user_question' || msg.type === 'policy_snippet')
  .slice(-3);

第二斧：聚焦指令，给AI戴上“眼罩”

光剪裁还不够，你得明确告诉 LLM：“只准看这里，不准乱想”。方法是在 Prompt 开头加“硬约束”：

【指令】请严格根据以下政策文本回答，若信息不足，请回复“需要人工介入”。
【政策】本店服饰类商品支持7天无理由退货...
【用户问题】我的裙子能退吗？

这种结构化 Prompt，相当于给 AI 戴上了“眼罩”，强迫它聚焦在指定文本内作答，大幅降低自由发挥空间。

第三斧：输出后验证，设置“防胡说”关卡

即使做了前两步，LLM 仍可能“嘴滑”。所以必须在工作流最后加一道“事实校验节点”。

比如，用正则表达式检查回复中是否包含“全额返现”“送 iPhone”等危险词；或调用知识库 API，比对回复内容是否与官方政策一致。一旦触发警报，自动转人工，并记录该次上下文用于后续优化。

终极心法：把上下文当成“手术台”，不是“垃圾场”

减少 LLM 幻觉，本质是工程思维——你不是在调教一个“全知全能的神”，而是在组装一台“精准执行的机器”。每一次上下文输入，都应该是经过消毒、定位、标记的“手术器械”，而不是随手倒进搅拌机的剩菜剩饭。

下次当你看到 AI 又在胡说八道时，别急着换模型。先问自己：我的上下文，够干净、够聚焦、够闭环吗？

你在实战中遇到过哪些“AI幻觉名场面”？欢迎在评论区分享——点赞最高的三位，我会用 n8n 帮你定制专属的“防幻觉上下文清洗工作流”。