许多AI代理教程建议通过反思来修复输出错误，但这种方法在结构化输出中不可靠，可能导致错误被错误批准。有效的解决方案是使用确定性验证：生成输出后，利用真实的验证器检查错误并反馈具体问题，从而提高输出的正确性，避免反思带来的不确定性。