如何处理智能体完成长时间任务时的'验证鸿沟'？
摘要
讨论验证智能体在长时间任务后输出结果的困难，并提出是否使用批评者智能体或可追溯性工具来确保可信度。
我最近一直在关注多智能体工作流的一些进展，有一个问题反复出现：一旦自主智能体运行了一段时间，验证其输出结果非常困难。
当智能体执行浏览、运行代码然后总结等任务时，如果不手动重做，你如何真正信任最终结果？你是否使用辅助的'批评者'智能体，或者依赖特定的结构化日志/可追溯性工具来确保智能体没有幻觉出一个成功的结果？
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