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一个把每一步的工具结果都原样堆进上下文的 AI Agent,跑到几十步后要么报 token 超限、要么忘了最初的任务:一次 Agent 上下文管理的深度复盘
Agent 处理简单任务很好,一遇到要几十步的复杂任务就出两种诡异故障:要么跑到一半报 context length exceeded,要么跑着跑着就跑偏、忘了最初的任务目标。根因是每步都把工具返回的完整结果原样追加进上下文、把越来越长的全部历史再喂给模型——工具结果动辄上万字,几十步累积撑爆上下文窗口;即使没爆,最初的目标也被淹没在海量细节里(lost in the middle)导致失忆跑偏。…- 0
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一个没有设最大步数上限的 AI Agent,遇到一个它搞不定的任务后陷入了死循环,一夜之间烧掉了我们大半个月的模型预算:一次 Agent 失控的深度复盘
上线了一个能自动调工具的 AI Agent,前一天测试一切正常,第二天一早账单告警:一夜 Token 消耗几百倍、大半月预算被烧光。日志显示一个任务循环了几万步,反复调同一个工具、失败、换法重试、再失败。根因是 ReAct 主循环用 while True、没有最大步数上限,唯一出口是大模型主动给最终答案——可任务无解时大模型会固执地永远重试、出口永不到达。本文讲透 Agent 自主循环为何必须有硬…- 0
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Agent工程
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