ai-failures

观察从应对AI幻觉转向更紧迫的生产级AI故障问题，强调企业部署中需要系统可靠性、决策追踪和限制爆炸半径。

文章认为，AI编码代理的许多失败源于模糊的规格，而不仅仅是模型弱点。它建议，编写更清晰、更详细的工作包可能是使用编码代理的开发人员的下一个基本技能。

一篇观点文章，认为长上下文窗口并不等同于记忆，代理失败通常很普通，比如忘记约束或重新读取文件，强调可靠性取决于上下文架构决策。

一个名为Agent Fail Museum的档案库记录了反复出现的AI失败模式，并为提交的失败案例提供回归测试草案，旨在防止重复事故。