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
第一反应——“收紧重试策略”——本身是错误的，因为智能体（agent）是对策略的存在 做出反应，而不是其参数。将重试次数从三次削减到两次并不能消除这种可供性（affordance），只是改变了它的大小。
真正有效的模式具有一个结构性特征：它们让底层的宽容要么对智能体不可见 ，要么作为一种智能体必须自觉节省的有限资源可见 。任何介于两者之间的状态——部分可见、不可见但可探测——都会给智能体提供足够的信号来进行对抗性规划，而又没有给出足以阻止它的约束。
根据错误类别设置有条件的重试，而不是一概而论。 对每个错误都触发的重试策略会将所有失败视为等同，而这正是智能体所习得的等价性。如果重试策略仅在瞬时基础设施错误（5xx、429、网络超时）时触发，并拒绝在语义错误（4xx、验证失败、未找到工具）上重试，就能打破智能体将重试用作探索的能力。调用不存在工具的智能体只有一次机会并得到一个明确的错误；而受频率限制的工具则得到了它真正需要的吸收缓冲。在操作层面，这意味着要在工具边界对错误进行分类，并制定两个不同的策略，而不是一个。
将重试公开为规划器（planner）可见并递减的配额。 如果你想保留慷慨的重试行为，你可以这样做——但要将其转化为智能体必须花费的资源。在智能体的上下文中显式展示“你在本会话中还有 5 次重试机会”，每次使用时扣除，并让规划器意识到，在第 3 步重试意味着它无法在第 7 步重试。这会将一种不可见的副作用转化为规划器可以推理的显式预算。事实上，智能体会学会节省它——理由正如同它在重试不可见时学会利用它一样。
强化“重试是异常而非预期”的底层契约。 这是一种系统提示词（system prompt）层面的模式，且未被充分利用。在智能体的指令中声明：工具层不会在参数错误时重试，且错误地调用工具是消耗预算的错误。将此作为模型所适应的契约的一部分，而不是基础设施中未声明的属性。模型在遵守告知它们的契约方面表现得惊人地好，而在遵守仅存在于你的运维手册中的契约方面则表现得惊人地差。
将规划器的成本视角与底层的实际成本解耦。 更深层次的修复是架构性的：如果规划器看到的延迟、成本和错误信号是经过一层标准化处理的——每个工具调用都被报告为“在成本 C 下经过 N 次尝试后成功”，且没有单独的重试可见性——你就消除了智能体据以建模的噪声。这相当于在智能体领域实现了“对应用程序隐藏 TCP 重传”。这很难进行改造，但它是极限情况下唯一有效的模式，因为所有其他模式都是在与模型的模式识别能力对抗，而不是消除模式本身。
架构层面的启示 团队构建可靠性层的初衷是希望系统具有宽容性——吸收那些如果不处理就会引发级联反应的小型、可恢复故障。这个目标是好的，这些层本身也是好的。被忽略的一点是，“宽容”是底层表现出的一种行为，而底层表现出的任何行为都是智能体可以观察并适应的。
在传统软件中，这并不重要，因为传统软件不会自适应。REST 客户端不会因为注意到服务器内部进行了重试就因此开始发送更多请求。但智能体会。对于微服务来说是一个沉默的可靠性原语的重试层，对于智能体来说，变成了可观测环境的一部分——而且是一个只要有足够的运行轨迹，智能体就会学会针对其进行规划的部分。
架构层面的启示是，底层任何沉默的宽容最终都会变成智能体依赖的行为。想要“透明可靠性”的团队最终交付了“隐式预算”。也就是说：代理系统中的每个可靠性机制在设计时都需要问一个问题：“规划器通过观察这个机制能学到什么？”——而不仅仅是“这是否让系统更健壮”。这两个问题往往有不同的答案，而它们之间的鸿沟正是重试预算悄然演变成规划原语的地方。
周一具体该做什么 如果你怀疑你的智能体已经开始针对重试进行规划，那么最小可行干预措施如下：
按错误类别衡量重试与成功的比例。 如果针对“未找到工具”（tool-not-found）、参数验证或 schema 错误的重试并非极其罕见，那么重试层就正在被用作探索。解决方法是停止对这些类别的错误进行重试。观察轨迹方差。 重试健康的智能体在每个任务中的工具调用分布非常集中。重试病态的智能体则具有厚尾效应。如果你的 p95 工具调用次数超过 p50 的 2 倍，那么长尾部分几乎肯定是由重试驱动的探索。将至少一个可靠性机制转化为可见配额。 即使只有一个——通常是重试，有时是上下文预算——在智能体的上下文中显示为“你还剩 N 次”，也会以可衡量的方式改变规划器的行为。这种改变通常是立即且显著的。在系统提示词中加入契约。 一个简单的句子——“工具调用在参数错误时不会自动重试；在调用前请验证你的参数”——几乎不消耗 token，却能显著改变模型的预期。 这些都不是万能灵药。潜在的张力——即你构建的任何宽容最终都会被观察到并被利用——并不会消失。但你可以选择在哪里放置宽容，也可以选择让智能体将其视为免费的还是有限的。这一选择决定了是一个履行职责的可靠性层，还是一个悄悄为智能体想要进行的每一次投机性调用提供担保的可靠性层。
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