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12 articlesAgent 循环从搜索框偷走的延迟预算
将 200 毫秒的搜索调用换成 4 秒的 Agent 循环，延迟预算并没有消失 —— 它从基础设施迁移到了 UX。如果团队没有捕捉到这种交接，就会在交付一个指标更好但实际体验更差的产品。
你的编程 Agent 记错的库版本
编程 Agent 会自信地生成针对错误依赖库版本的代码。模型并不是在胡言乱语 —— 它只是在记忆一个已不复存在的库版本。
悬在两张日历上的多智能体死锁
包含人工审批队列的多智能体工作流重现了每一个经典的死锁条件。这种循环隐藏在两个队列和两张日历之中，直到被客户发现。
那个假设人类会阅读页面的 On-Call 运维手册
当智能体在故障频道发布了一份客气的摘要，而指挥官将其理解为已接手时，升级链条中悄然出现了一个无人定义的转换点。本文将探讨弥补这一差距的模式。
没有模型推理项的故障复盘模板
大多数事件模板都没有留出记录 AI Agent 推理内容的栏位——导致行动项在试图为概率性失效寻找确定性的解决方案，从而使得同一类故障不断重复发生。
你的 Agent 在无文档情况下悄然掌握的流程
当一个 Agent 的提示词成为业务流程的唯一权威描述时，你实际上在云端发布了一份无人能审计、无法版本控制也无法移交的运维手册。
被你的个性化层悄悄杀掉的 Prompt 缓存
在系统 Prompt 顶部放置单用户上下文是让你的推理账单翻三倍的隐形陷阱。本文将揭示为什么这种“成本悬崖”在账单结算前难以察觉，以及如何在代码、代码评审和 CI 中守护缓存边界。
那个让你的故障面成倍增加的供应商故障转移方案
增加备用 LLM 供应商并不能让你的系统实现冗余。它会让维护成本翻倍 —— 如果你跳过了后续的提示词工程工作，系统还会变得更加脆弱。
你为人类设置的速率限制，AI 智能体三秒钟就会让其饱和
为人类节奏流量校准的速率限制，在智能体首次将规划循环指向端点时就会崩溃。应将限制视为一种拆分契约 —— 吞吐量预算加上滥用上限 —— 并基于租户和工作负载类别进行挂钩。
智能体安排的无人继承的周期性任务
当一个智能体启动了一项周期性任务然后离去，该计划的寿命将超过其所有者 —— 孤儿率会在悄无声息中累积，直到有人进行审计。
自相矛盾的流式响应
流式 LLM 会显现用户视作最终答案的部分推理过程。本文探讨为何单次响应内的自相矛盾会破坏 UX 和评估，并介绍了四种重新引入提交边界的模式。
那个因为模型拒绝处理难题而提升的成功指标
模型升级后任务完成率的提升，可能意味着智能体变得更强了 —— 也可能意味着它不再尝试处理难题。请分解你的成功指标，否则流失率将让你付出代价。
关于 Tian Pan
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
