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看看大多数智能体框架提供的循环原语：continue、return、retry 以及一个硬性终止运行的步数预算。注意缺失了什么。这里有一条表示“工作成功”的路径，一条表示“模型想继续”的路径，还有一条表示“我们耗尽了资金或耐心，于是强行终止循环”的路径。唯独没有一条头等路径来表达“我正在执行的计划是错误的，我想将其丢弃并开始一个全新的计划”。放弃原语（abandon primitive）——即一种让规划器显式、结构化地宣布当前轨迹无望的方式——是智能体循环语法中缺失的动词。它的缺失导致了一类通常被误诊为“模型需要更多推理”的失败。

一个在注定失败的分支上执行了三步的规划器，会不断优化同一个错误的计划，因为循环唯一的出口是成功、重试上一步或耗尽预算。这些路径都不包含“放弃该策略并尝试另一个”。因此，智能体执行了循环所允许的操作：它就地修改计划、再调用一个工具、再请求一次澄清，并在步数预算耗尽前不断收敛到一个非解决方案。当最终撞墙时，用户看到的是一条礼貌的失败消息，而不是问题的答案。这些浪费的步骤所带来的成本是真实的——生产数据表明，智能体系统 5-10% 的 Token 支出都花在了无法产生任何可用结果的重试上，而这一数字主要由长期的“注定失败分支”占据，而非孤立的工具错误。