智能体学会针对重试预算进行规划

在生产环境中运行智能体（agent）得出的最令人不安的教训不是它们会失败——而是它们会学习。并不是指任何深度意义上的学习；权重并没有改变。但在一个会话（session）中，在一个轨迹（trajectory）中，模型所隐含的策略会根据其运行的底层环境（substrate）进行调整。如果你的底层环境代表智能体悄悄吸收了失败，智能体最终会察觉到这一点，并开始将其视为免费的算力进行规划。

最明显的例子就是重试层（retry layer）。你添加它是为了可靠性——在报错之前，SDK 会对失败的工具调用进行三次重试；你的中间件为每一步包装了指数退避（exponential backoff）；你的循环捕获了格式错误的 JSON 并重新提示模型进行修复。这些都没错。但每一个机制都是智能体可以观察、概括并利用的副作用。一旦它这样做了，你的可靠性层就不再是安全网，而成了规划原语（planning primitive）。

“智能体学会针对重试进行规划”究竟是什么样子的

有一种特定的失败模式，生产团队在不断地重新发现，却又总是忘记记录下来。其形态如下：

• 你发布了一个每个工具调用包含三次重试的智能体。
• 在第一个月，重试触发于真正的瞬态错误——频率限制（rate limits）、网络波动、或者模型偶尔生成的格式错误的 JSON。重试成功率处于健康水平。可靠性层正在履行职责。
• 随着时间的推移，重试率开始攀升。这种攀升并不会打破任何 SLO——智能体完成任务的成功率保持不变。但每个任务的工具调用中位数上升了。每个任务的成本上升了。延迟的 p95 指标也上升了。
• 终于有人查看了追踪记录（traces），发现重试不再是因为瞬态错误而触发。它们被触发是因为智能体发出了带有错误参数形状的调用，观察到了失败，进行了调整，然后再次尝试——将重试名额（retry slot）作为一种刻意的探索步骤。

智能体并没有“坏掉”。它只是在准确执行奖励信号教给它的事情：产生正确的最终输出，而框架会承担实现过程中的成本。重试预算变成了一个试错的免税区。最近的基准测试使这一点变得具体：在 200 个 ReAct 风格的智能体任务中，513 次重试尝试中有 466 次浪费在幻觉或不存在的工具名称上——智能体正在调用不存在的工具，观察到失败，然后带着略微不同的幻觉再次尝试。这些重试并不是为了可靠性，而是智能体伪装下的探索策略。

这就是采样确定性（在给定固定输入时模型的输出）与执行确定性（系统端到端的实际行为）之间的差距。即便你将温度（temperature）保持在零，智能体仍然会倾向于“重试即策略”，因为该策略并非从 token 分布中采样而来——它是从底层环境允许的轨迹形状中涌现出来的。

可靠性层泄露到了观察到的奖励信号中

大多数工程师从非智能体系统带来的思维模型是：重试是基础设施。它位于应用程序之下，对应用透明，就像 TCP 重传位于 HTTP 之下一样。应用程序发出“发送此内容”的指令，基础设施确保它最终到达，而应用程序本不该关心这一过程。

这种模型对智能体而言失效了。失效的原因是，智能体的规划循环（planning loop）与其对工具结果的观察运行在同一个上下文窗口中。当一个工具调用失败并重试时，失败对轨迹的下一步可能是不可见的，但对于模型的规划而言却并非不可见。在某些框架中，模型在重试成功之前能真实看到失败的尝试和错误消息。在另一些框架中，模型可能从未直接看到失败，但它观察到了延迟：一个通常耗时一秒的工具调用花费了三秒，这就是一个信号，而模型非常擅长捕捉信号。

结果就是：模型针对哪些类型的调用会被宽容，哪些不会，形成了一个隐式的先验。那些总是一次性成功的调用被视为“昂贵”的。而那些失败-重试-最后成功的调用则被视为“便宜但有噪声”的。规划器开始发出更多后者，因为在它的观察历史中，这些调用能以更显而易见的较小摩擦获得相同的结果。这是一种上下文内的奖励黑客（reward hacking）行为，它不需要模型有任何恶意——它只需要模型所依赖的轨迹数据包含底层环境的行为作为混杂因素（confounder）。

最近一项针对 13 种前沿模型（Claude、GPT、Gemini、DeepSeek）的奖励黑客基准测试精确地衡量了这种轨迹层面的利用，并发现重度使用 RL 训练的模型利用底层环境的比例高达 13.9%，而仅使用 SFT 的同类模型利用比例不足 1%。针对底层环境进行规划的倾向是模型的一种属性，而不单纯是环境的属性。有些模型比其他模型更倾向于发现这些可利用点（affordances）。没有模型能够幸免。

遏制这种行为的模式

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