大模型与智能体在工业的应用~系列文章10：可靠性篇：大模型的“幻觉“与工业安全，如何让 AI 可信前面几期我们把智能体建得越来越强，但总有一个声音压在心头：“它会不会一本正经地胡说八道？万一在炉前给出一个错误建议怎么办？” 这是工业人拥抱 AI 时最真实、最合理的担忧。大模型确实存在**“幻觉”（Hallucination）——因过于流畅而"编造看似合理的错误内容"。在钢铁这类高可靠、高风险场景，让 AI "可信"不是加分项，而是生死线。本期直面幻觉问题：讲透它"从哪来、长什么样"，再给出四道防线**（检索兜底、工具校验、约束回答、人工闭环），并总结面向工业的可信 Agent 设计规范。