构建一个不能出错的 Agent：Quran Sanity Agent

该项目为 Sanity 挑战赛 Path One 参赛作品，目标是构建一个查询真实内容、且不能容忍错误的 Agent。作者指出，通用 LLM 在涉及《古兰经》、宗教经文和古典注释时会出现漏词、编造阿拉伯语语法、虚构学者共识或引用不存在的书籍内容等问题，并认为传统 RAG 无法解决这类错误。文章以此论证在高风险领域需要更严格的答案校验机制，但未在摘要中给出具体实现与评测结果。

AI推荐理由 Sanity 挑战赛参赛项目，针对高准确性场景（宗教文本）指出通用 LLM 与常规 RAG 的幻觉问题，问题定义清晰，对高可靠性 Agent 设计有借鉴意义；但正文仅为摘要片段，未展示具体架构、评测方法或准确率数据，效果无法验证。