AI 不是圖書館：為非決定性依賴設計之道

TLDR¶

• 核心重點：軟體開發長期依賴於相同輸入必得相同輸出之假設，如今需面對非決定性與依賴外部系統的影響。
• 主要內容：過去的工具、測試策略與依賴管理在非決定性情境下需重新設計與思考。
• 關鍵觀點：AI 與現代軟體系統的不可預測性要求以韌性設計、可觀察性與容錯機制取代純粹的正確性保證。
• 注意事項：不要過度依賴單一依賴版本或外部服務的穩定性，需建立明確的界限與回退策略。
• 建議行動：採用可觀察的結構與契約化依賴，設計可測試的非決定性場景，並引入漸進式變更與回滾機制。

內容概述
在軟體工程的長久歷史中，一個穩健且被廣泛接受的假設，是在相同輸入下，程式會產生相同的輸出。當系統出現問題時，通常原因在於程式漏洞、配置錯誤，或是依賴的外部元件未如預期運作。然而，隨著人工智慧與雲端服務的普及，系統的行為越來越容易出現非決定性（non-determinism）：同樣的輸入在不同行為環境中可能產生不同輸出，或受外部因素影響而變得不可預測。這種變化挑戰了過去以穩定可預測性為核心的設計與測試方法。本文旨在探討在面對非決定性依賴時，如何以韌性、可觀察性與契約化的設計思維，取代過度依賴「正確性」的傳統 Paradigm，從而提高軟體系統在現實世界中的穩健性。

背景與脈絡
– 非決定性來源廣泛：雲端資源的動態配置、外部 API 的節流與回應時間變化、機器學習模型的 stochastic 行為，以及快節奏的第三方服務更新，都可能讓同一套輸入在不同時刻、不同環境下產生不同結果。
– 傳統測試的局限：單元測試與穩定模擬雖能捕捉明確的邊界與規則，但難以穩定地涵蓋非決定性情境，常導致「在測試中通過、在現場失敗」的情形。
– 設計哲學的轉變：重點由「正確性」轉向「可觀察性、容錯性與恢復力」；以契約為核心的互動、以事件與狀態變化為導向的設計成為新常態。

核心觀點與分析
– 非決定性的本質：當系統與外部世界相互作用且外部因素具有變動性時，輸出不再唯一、可預期。這需要以概率性、延遲性與不確定性為設計前提。
– 契約化依賴：透過明確的介面契約、穩定的版本控制與版本遷移策略，降低外部改動對核心邏輯的直接衝擊。契約應定義輸入、輸出、時序、失敗模式與回退行為。
– 可觀察性與可追蹤性：在非決定性場景中，建立豐富的日誌、事件流與度量指標，讓系統的行為可解釋、可回溯，並支援跨服務的追蹤分析。
– 容錯與韌性設計：包括冗餘策略、降級路徑、限流與斷路器、重试策略的合理化，以及在不可用時的預期行為與用戶體驗保障。
– 測試策略的轉變：除了單元測試與整合測試，需引入非決定性測試、模擬外部依賴的不穩定性、以及穩健的回歸測試機制，確保變更不會引入不可預料的副作用。

設計實務建議
– 建立明確的外部依賴契約：為每個外部服務定義輸入與輸出的預期格式、錯誤情境與回退機制，並以版本化契約保證相容性。
– 使用穩定的介面與抽象層：在核心邏輯與外部依賴之間建立清晰的界面，使核心系統不直接依賴外部實現的細節變化。
– 引入可觀察性工具：集中化日誌、結構化追蹤與分布式追蹤，搭配可視化儀表板，讓開發與運維團隊能快速定位非決定性來源。
– 部署與變更策略：實施漸進式變更、灰度發布與快速回滾機制，降低版本相容性風險；必要時採用特徵旗標（feature flags）來隔離新的非穩定行為。
– 容錯與降級設計：在外部依賴發生問題時，系統能以降級路徑仍提供可接受的服務品質，避免全面崩潰。
– 以資料與決策為中心的設計：以事件驅動與狀態機方式管理系統狀態變化，讓行為更易於理解與測試。

觀點與影響展望
– 對軟體開發流程的影響：團隊需改變對「正確性」的訴求，轉而強化「可觀察性、可預測性與恢復力」。測試策略必須涵蓋非決定性案例與外部風險情景。
– 對組織與治理的影響：在跨團隊協作中，契約與版本控管的重要性提升，需要更嚴謹的 API 規範、變更審核與服務水平協議（SLA）的制定。
– 對使用者體驗的影響：雖然後端行為變得更加不可預測，但若設計得當，使用者仍可體驗到穩定的服務界面與一致性的回應模式，即使在依賴不穩定時也能提供適當的降級或替代方案。
– 未來發展方向：AI 與分散式系統的普及將使非決定性更加普遍，因此設計框架需支持「可推演的隨機性」與「可驗證的推論結果」，以便在不確定環境中維持可控性。

重點整理
關鍵要點：
– 非決定性來自於與外部世界互動的不穩定性與時序變數。
– 契約化依賴、可觀察性與容錯設計是核心對策。
– 測試與部署策略需涵蓋非決定性情境與回退機制。

*圖片來源：media_content*

需要關注：
– 版本演進與外部依賴變更的相容性風險。
– 監控與日誌的完整性與可解釋性。
– 使用者體驗在不穩定狀態下的連續性與可預期性。

總結與建議
在 AI 與雲端服務日益普及的今天，軟體系統的行為不再如過去般完全可預測。為了在這樣的環境中維持穩健性，設計者應以契約化依賴、系統可觀察性與容錯機制為核心，取代單純追求「正確輸出」的傳統思維。透過漸進式變更、穩定的回滾與降級策略，以及對外部依賴的嚴格界限，系統可以在多變的現實世界中保持可用性與可維護性。未來的軟體工程需更強調對非決定性情境的理解與控制，讓人與機器在不確定環境中仍能高效協作。

內容概述（延伸背景與案例）¶

在現代軟體開發中，許多系統高度倚賴外部服務與機器學習元件。以雲端 API 為例，請求可能因網路波動、配额限制或第三方策略變更而出現延遲、錯誤或不一致的回應。機器學習模型的輸出具高度的隨機性與資源使用上的波動，導致相同輸入在不同時間點產生不同結果的情況。這些現象使得過去「同輸入必有同輸出」的假設在實務上難以成立，必須以對外部依賴的契約化管理、對系統行為的可觀察與可控、以及在不穩定條件下仍能提供穩定服務的設計思維取而代之。

在實務層面，以下策略逐步成為新常態：
– 外部依賴契約化：對每個第三方服務建立明確的輸入/輸出規格、錯誤與異常處理、版本控制，以降低依賴變更帶來的風險。
– 介面層與抽象化：把核心邏輯與外部實現隔離，讓核心系統不直接被外部細節所影響。
– 可觀察性建設：分布式追蹤、結構化日誌、事件紀錄，以及對關鍵指標的實時監控，讓非決定性行為能被理解與追蹤。
– 容錯與降級設計：在外部依賴不可用時，系統能提供降級功能或自動切換到替代方案，確保基本服務的可用性。
– 測試策略的擴充：加入非決定性測試與模擬外部依賴不穩定情境的測試，確保變更不會引入不可預期的副作用。

透過上述方法，軟體系統在面對不穩定與不可預測的現實環境時，能以更高的穩健性與韌性持續運作，同時為開發與運維團隊提供可控的觀測與回溯能力。這是一種「設計的前瞻性」，讓 AI 與現代分散式架構在不確定性下仍具可用性與可維護性。

AI 不是圖書館：為非決定性依賴設計之道

TLDR¶

內容概述（延伸背景與案例）¶

相關連結¶