Agent 修复了 Bug,然后继续运行——重构周围的代码、扩大范围、消耗大量 Token。这是一份关于在范围蔓延演变成静默故障模式之前,如何为 Agent 任务设计停止标准、步数预算和“完成”信号的指南。
LLM 回答旁边的置信百分比是一份你通常无法兑现的信任契约。在经历了几次失准的 90% 评分后,用户便学会了忽略这个测量计——而摆在面前的只有三种诚实的设计方案。
五轮的演示掩盖了在第二十八轮才会出现的误差累积、注意力漂移和承诺粘性。把会话长度当作一等评测维度来对待,否则你交付的可靠性数字,用户其实已经见过它的另一个版本。
随着现实世界的词汇演变,嵌入式知识库正在悄然失效。召回率仪表板往往会忽略这一点,因为它们仍基于过时的相似性定义进行评分。
生产环境中的智能体不断发出对答案毫无影响的工具调用——烧掉 token、拖慢延迟、损害准确率。本文讲清楚填充式调用是如何从训练中长出来的、它真正的成本是多少,以及如何用反事实测量和调用预算把它从工作流里剔除出去。
AI 功能的聚合指标往往看起来健康,但新用户却在一两次尝试后就流失。本文剖析首次用户断崖如何隐藏在你的指标中,以及消除它的几种模式。
发布标志会被清理,但紧急开关不会。为什么每个 AI 功能都需要持久的运行时禁用机制、预先确定的备选链,以及一个明确标注了控制杠杆的运行手册。
大多数智能体堆栈按姓名而不是按角色呼叫真人 —— 一旦有人休 PTO,智能体就会和自动回复对打,直到值班同事注意到。
你的网关检查‘是谁’。你的端点检查‘是什么’。但在你的智能体栈中,没有任何环节在检查模型最初是否被允许发起该调用。
共享的工具注册表正悄无声息地将所有能力赋予每个智能体。只有基于单个智能体的白名单,而非工具目录本身,才是真正约束智能体行为的授权单元。
编程 Agent 会重新引入你昨天删除的代码,因为已删除的内容在仓库中没有留痕。这是一份记录 Agent 需要遵守的“否定决策”的实战指南。
随着一个又一个合理需求的加入,一个夜间批处理作业最终演变成了对延迟要求极高的服务。本文将探讨为什么批量推理和在线推理的优化目标截然相反,架构漂移如何导致隐蔽的故障,以及如何有针对性地进行重新架构。