教程里的 LLM 调用看起来像个函数：输入文本、拿回答案、继续往下走，于是人很容易把模型当成在确定性地执行你的业务逻辑——同样的输入永远给同样的输出。生产环境会以可预测的方式打破这个假设。传统软件跑在确定性逻辑上：输入满足条件就必然得到结果，可以写在白板上证明；LLM 跑在统计概率上，它预测的是训练数据模式下最可能的下一个 token。这是两种不同的「正确」，摩擦恰好出现在团队要求第二种去干第一种的活的地方。