通过 cron 触发的 AI Agent 继承了四个时钟 —— 调度器、工作节点、模型和工具 —— 而大多数生产系统都在默默地信任错误的那一个。本文将带你了解这些失败模式以及防止这些问题的‘时间交接合约’。
在第十二轮,你对话的首字延迟暴涨 4 倍,而追踪日志什么也解释不了。你所依赖的 KV 缓存被另一个租户的请求驱逐,而你没有任何遥测指标能点出原因。
教会 Agent 说"我不知道"看上去是安全胜利,直到人工队列接下账单为止。本文给出把 LLM 弃答视为成本转移动作时的端到端账本。
LLM 是 token 预测器,不是字符串复印机。当两个相似的账号出现在同一段上下文里,智能体会换错数字、把退款打给错的客户,留下一条干净得看不出问题的 trace。修复方式是把『标识符保真』从模型的工作描述里剔除出去。
400 不是瞬时错误。把它当瞬时错误处理的重试循环,就是 agent 用一小时、一份预算、一个限流额度反复砸同一个错误负载的根源。
生产环境中的智能体可以执行动作、给出答案或提出问题——但说不出"等一下"。缺失的原语如何把犹豫挤压成无谓的工具调用和过度自信的承诺,以及如何把审议重新纳入协议。
LLM 评测分连涨数月,而客户满意度原地踏步,这是评审模型被"目标错配游戏"攻陷的典型签名。本文拆解打太极的语言习惯、同家族先验、缺失的人类标定如何共同作用——以及用以揪出它的审计、轮换与对抗性切片纪律。
当 Agent 通宵跑任务、并且在站会结束三小时后才收工时,轮流播报式的站会就垮了。从仪表盘上读一份队列快照,比 Scrum 的"三连问"更接近诚实汇报。
ChatOps 机器人不再收到回复时,仪表盘看起来是稳态——但静音、复问和旁路动作才说出了真相。围绕沉默来仪表化智能体的实战手册。
调用链路告诉你 Agent 做了什么。决策记录告诉你 Agent 当时手上有什么。多数团队只交付了其中一种,等审计来了才发现缺口。
相关性与权威性是两个不同的维度,而标准 RAG 栈把它们压成了一个分数。本文讨论为什么打磨过的营销文案会在向量赛跑里击败你的工程 RFC,以及该怎么办。
为什么智能体规划器会选出正确但代价极高的工具序列,以及无需重新训练模型即可让规划具备成本感知能力的模式级改造。