没有停止策略的AI智能体只是一个昂贵的循环
摘要
关于AI智能体可靠性的实用说明，主张生产环境中的智能体需要明确的门控机制，包括证据阈值、重试预算和影响评估，而不是仅依赖记忆来确定任务是否完成。
大多数智能体示意图止步于 计划 → 行动 → 观察。在生产环境中，难点在于决定系统何时拥有足够的证据来继续、重试、停止或将控制权交还给人。三个门控使这一决策具体化： • 证据阈值——什么能证明任务确实完成了？ • 重试预算——停止之前允许多少次失败？ • 影响门控——下一个动作能否安全地撤销？记忆可以保留上下文，但不应将其视为任务成功的证明。在真实的智能体系统中，哪种失败模式最常见：无休止的重试、没有证据就自信地完成任务，还是过于频繁地升级？
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