拜耳与Thoughtworks联合开发的PRINCE平台，展示了一套将大型语言模型投入生产环境的工程方法论。平台最初定位为临床前研究数据的统一检索入口，整合了数十年积累的PDF安全报告。研究人员过去依赖布尔逻辑进行关键词检索，面对复杂研究问题时常常无功而返。PRINCE通过引入检索增强生成（RAG）和多代理系统，逐步将查询范式从「搜索」升级为「询问」再演进至「执行」。
上下文工程：让模型获得正确信息
该团队将信息在模型间的传递方式称为「上下文工程」。具体实践中，每份研究报告需要经历命名实体识别与标注，系统据此判断哪些内容应路由至研究代理、反思代理或写作代理。上下文并非简单堆积，而是经过筛选与塑形——代理只接收完成特定任务所需的最小信息集。这种设计避免了上下文窗口污染，也降低了模型产生幻觉的概率。系统还建立反射循环机制，代理可对自身输出进行二次校验。
约束工程：围绕模型构建可靠骨架
除模型本身的智能外，团队尤为重视「约束工程」——即模型外围的编排、容错与可观测性建设。关键措施包括：工具边界定义（代理只能调用预授权函数）、状态持久化（复杂查询中途失败后可从断点恢复）、重试与降级策略（主模型响应超时或质量不达标时切换备选方案）、输出验证层（对生成内容进行事实性核查）以及人工审核节点（监管文档等高风险输出须经专家确认）。平台采用链式调用结构，将单一复杂任务拆解为多个可观测的子步骤。
编注：材料译自Martin Fowler网站署名文章，基于拜耳与Thoughtworks发表的同行评审论文。原文聚焦技术架构，提及产品商业影响存专项论文。