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我给 AI Agent 一个稍微复杂点的任务让它自己拆成几步去做、它确实拆得有模有样,可执行起来却经常翻车——后面那步明明要用到前面那步产出的结果它却抢在前面没跑完就先干了拿着一个空值或占位符往下走最后整条链全错,排查很久才搞懂它把本来有先后依赖的几步当成了互不相干谁先谁后都行的一张平铺清单的深度复盘
我做了个能调多个工具的 Agent,给它一个典型多步任务比如给新用户开通服务——需要先创建账号拿到 user_id、再用 user_id 创建订阅、最后用订阅信息发欢迎邮件,工具都给齐让它自己规划执行。结果它分解得很漂亮列出创建账号/创建订阅/发邮件几步看着挺专业,但执行顺序常常乱:有时先去创建订阅可这时账号还没建根本没 user_id 它就传个空的或瞎编的进去、还不报错不停下拿着 null 或占…- 9
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我给 AI Agent 的工具调用加了失败就自动重试、自以为更健壮了,结果有的任务卡在那对着一个参数本来就填错了的调用一遍遍重试、试满五次全失败白白烧掉一堆时间和 token,我盯着日志才反应过来不是所有失败都该重试有一类失败你重试一万遍它还是会用同样的方式失败的深度复盘
我的 Agent 会调各种工具,为了让它更抗造给工具调用统一加了一层重试:只要失败就自动重试最多五次,想着网络偶尔抖一下、下游偶尔超时重试一下就过去了。可上线后有些任务变得又慢又费:Agent 在某一步反复重试五次最后还是报错,而五次失败原因一模一样——给工具传的参数格式不对(400 Bad Request)、要查的资源根本不存在(404)、或没有权限(403),第一次和第五次失败原因完全相同,重…- 0
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我的 AI Agent 多步任务跑着跑着就再也不动了、既不报错也不返回结果,用户那边一直转圈等到天荒地老,我盯着日志看了半天发现它卡在某一次调用外部工具的地方一动不动,最后才意识到我给每个工具调用都没设超时一个外部接口不返回就能让整个 Agent 永远等下去的深度复盘
我的 Agent 编排了一串步骤:理解任务→调工具A查数据→调工具B处理→调工具C生成结果→返回,每个工具调用都是调用→同步等返回→拿结果进下一步,平时跑得好好的。可某天它处理一个任务时卡住了:没有任何报错、没有任何结果、进度停在中间,用户界面一直转圈。我看日志,执行轨迹停在正在调用工具B这一行后面再无输出,以为是内部死循环(没有)、以为崩溃了(进程还活着就是不动),直到去查工具B对应的外部接口才…- 0
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我做的 AI Agent 干活又快又利索、可交出来的东西总在一些低级地方出错:算术算错、漏掉任务明确要求的一个环节、格式不符规定,而它对这些错误浑然不觉,排查很久才意识到它从生成完那一刻起就再没回头看过自己的产出、压根没拿结果对照过最初目标的深度复盘
我做的 AI Agent 干活又快又利索,接到任务一口气就做完、把结果交上来,看起来很专业。可交出来的东西总在一些让人无语的低级地方出错:汇总报告里的总额把几个分项加错了少加一项、任务白纸黑字要 Top3 它只列了 Top2 就收尾、要求输出 JSON 它输出了带 Markdown 包裹的文本。这些错都不隐蔽,但凡拿结果回头对一遍任务要求就能发现,可 Agent 浑然不觉、信心十足地把带错的结果当…- 0
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我给 AI Agent 派了个需要好几步才能完成的复杂任务,它倒是很积极地一上来就埋头开干,结果做着做着就跑偏了、漏了关键步骤、还在几个动作之间原地打转,排查半天才明白它压根没先把任务拆解、规划一下就硬上的深度复盘
我搭了个 AI Agent,派了个需要好几步、还有先后依赖的复杂任务(先查数据→分析→生成报告→发送),设计很简单:把任务描述丢给它让它自己一步步调用工具完成。简单任务做得挺好,可一遇复杂多步任务就翻车:它一上来就积极开干、调第一个想到的工具,然后走一步看一步——做着做着方向偏了(钻细节忘了大目标)、漏掉关键步骤(没查数据就想生成报告)、还经常在几个动作间原地打转(查了又查改了又改不往前推进),最…- 0
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我给 AI Agent 加了长期记忆,想让它把每次交互都记下来、越用越聪明,结果它什么都往里塞、记忆越堆越多,反而被一堆无关的陈年旧事淹没、判断越来越差的深度复盘
我做了个 AI Agent,为了让它有记性、越用越懂用户,给它加了长期记忆:把每次交互、用户说的每句话、它做过的每件事统统记下来,下次决策时检索出来塞进上下文。我满心期待它像越来越资深的老员工。可现实相反:用得越久它反而越糊涂——回答当前问题时扯出一堆很久以前毫不相干的内容,被早已过时的旧记忆(用户半年前说喜欢 A、后来改喜欢 B 了)带偏给出错误判断,响应越来越慢越来越贵。一查记忆库倒吸凉气:5…- 0
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我给 AI Agent 配了一套能自动清理数据的工具,本想让它帮我打理琐事,结果有天它理解偏了,自主地把一批不该删的生产数据给删了,而整个过程没有任何一个环节需要我点头确认的深度复盘
我搭了一个 AI Agent 帮我打理后台杂务,配了查数据、整理数据、还有一个清理过期无用数据的删除工具,设想把规则明确的清理活儿交给它、我腾出手干别的。它一开始表现很好,我越来越放心、把缰绳放得越来越松。直到那天我发现一批本不该删的生产数据凭空消失了,查日志后背发凉:是 Agent 自己干的。它执行清理任务时对什么算无用数据理解出了偏差(我的指令有歧义、它也对边界情况判断错了),于是自主判定该删…- 0
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我搭了个多 Agent 系统让几个智能体协作干活,以为人多力量大会更强,结果它们要么抢着做同一件事、要么都以为对方会做而漏了、甚至 A 等 B 的结果 B 又在等 A 直接卡死的深度复盘
我做了个复杂任务,想着一个 Agent 搞不定就上多个 Agent 协作、各显神通肯定更强,搭了好几个智能体(查资料、写代码、审核、汇总)一起干。结果完全不是我想的那样:它们要么抢着做同一件事(两个 Agent 都查了同一份资料、写了同一段代码、重复还互相覆盖),要么都以为这部分对方会做而谁都没做(遗漏),更糟的是有时 A 在等 B 的输出而 B 又在等 A 的输出直接卡死,最后产出东拼西凑自相矛…- 0
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我给 AI Agent 配了三十多个工具想让它无所不能,结果它反而经常选错工具、在几个功能相近的工具间反复横跳、甚至漏掉该用的那个,工具给得越多任务完成得越差的深度复盘
我做了个 AI Agent,本着能力越全越好,给它配了三十多个工具:查用户、查订单、查库存、发通知、查日志、改配置……而且很多功能相近、命名相似(同时有 query_user、get_user_info、fetch_user_detail 几个差不多的)。我以为工具越多 Agent 越强。可实际跑下来表现不升反降:它经常选错工具、在几个功能相近的工具间反复横跳、有时漏掉本该用的那个、把简单任务绕成…- 0
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我给 AI Agent 写了个查数据库的工具,某次它查出了几万行结果原封不动塞进了对话上下文,当场超出 token 上限报错,就算没报错模型也被海量数据淹没得抓不住重点:一次工具返回过大塞爆上下文的深度复盘
我做了个 AI Agent,配了个 query_database(sql) 工具让它查业务数据。平时挺好用,直到某次用户问把所有订单列出来分析一下,Agent 生成了个没加 LIMIT 的查询,工具查出几万行、我原封不动拼成字符串塞回上下文,当场 context length exceeded 报错、对话崩了。我截断到不超限后问题依旧:模型被几千行原始数据淹没、抓不住重点、又慢又贵又含糊。复盘才想…- 0
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我把带对话记忆的 Agent 做成了单例,上线后用户 A 问的问题,Agent 拿着用户 B 的对话历史在回答,记忆全串了:一次 Agent 会话状态没隔离的深度复盘
我做了个对话式 AI Agent,它有记忆能记住对话历史 conversationHistory,为了方便省资源把它做成了单例。上线后多个用户并发使用时,用户 A 问的问题 Agent 却拿着用户 B 的对话历史在回答、答非所问,更严重的是 A 的对话内容出现在了 B 的回复里(信息泄漏)。查清才明白:所有用户共用了同一个 Agent 实例的记忆——我把会话级的对话历史放成了单例的共享可变实例字段…- 0
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我给 Agent 写了个清理 N 天前数据的工具,模型某次把 N 填成了 0,工具没校验就照单执行,把全部数据都删了:一次 Agent 工具参数未校验、把模型输出当可信输入的深度复盘
我给 AI Agent 写了个工具 cleanup_old_data(days) 清理 days 天前的数据,描述写得清清楚楚、平时用得也好。可某次 Agent 处理一个模糊的清理请求时把 days 填成了 0,而我的工具拿到 days=0 没做任何校验,直接执行 DELETE WHERE created_at < 此刻——删除了全部数据。查清才明白:我把模型填进工具的参数当成了绝对可信合法…- 0
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我的 AI Agent 调用工具失败了,可它毫不知情、继续假装成功往下走,最后给用户编了一通根本没发生的操作结果:一次 Agent 工具错误没回传给模型、让模型基于错误前提瞎编的深度复盘
我做了个能调用工具办事的 AI Agent,有个工具是更新用户配置。线上偶尔出现诡异情况:工具其实执行失败了(下游报错、权限不足),Agent 却像没事人一样继续往下走、还信誓旦旦告诉用户已经帮您更新好了,实际啥也没改成。查日志才明白:我的工具函数 try-catch 了异常,但 catch 后要么静默返回空、要么只记自己的日志,没把这次失败以模型能理解的方式回传给 Agent;在模型视角里它收到…- 2
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一个会自己调工具的 AI Agent,因为重试和重复决策,把一封通知邮件发了三遍、一个订单提交了两次:一次 Agent 工具副作用失控、有副作用的写操作被重复执行的深度复盘
我们给 AI Agent 配了能发邮件、能下单的工具,直到用户投诉收到重复邮件、重复订单:同一封通知邮件被发了三遍,同一个订单被提交了两次。排查发现是 Agent 因两种情况重复调用了有副作用的工具——一是工具调用超时重试(其实已成功只是返回慢,框架以为失败又调一次),二是多步任务里模型不确定自己做过没又决定做一次;而这些工具有副作用却没做幂等,多调一次就多发一封、多下一单。这篇复盘从故障现场讲到…- 0
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一个工具描述写得含含糊糊的 AI Agent,在该查订单时却去退了款、参数还填错,把工具用得乱七八糟:一次工具定义不清的深度复盘
给客服 Agent 配了一堆工具,它表现却飘忽不定:问订单到哪了,有时查物流有时查订单、偶尔还调了退款,参数还把订单号填进用户 ID 的位置。换更强的模型也没根治。根因是工具描述写得含糊雷同(refund 只写'订单处理')、参数只写 id: string 没说是订单号还是用户 ID——而大模型完全依据工具的描述和参数 schema(看不到实现)来选工具、填参数,说明书烂它只能…- 0
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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。…- 9
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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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我的 AI Agent 老是选错工具、参数也填得乱七八糟,我一度怀疑是模型不行,排查才发现是我给工具写的描述太含糊、模型根本看不懂该怎么用,我对着工具描述是模型理解工具的唯一窗口这个坑排查大半天的复盘
做能调用工具的 AI Agent 时栽的关于怎么把工具教给模型的跟头,它让我明白 Agent 能不能用对工具不只取决于模型多聪明更取决于你有没有把工具说明白。给 Agent 配了几个工具但描述写得很随意:name 叫 search、description 只有搜索俩字、参数叫 q 没说是什么;还有个 query 描述查询数据、参数叫 input。结果 Agent 表现飘忽:该用 query 查数据…- 4
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我的 AI Agent 接到任务后陷入了死循环,反复用几乎一样的参数重试同一个工具几十次,既不放弃也不换方法,直到耗尽预算把任务和钱都烧没了,我对着 Agent 推理循环不保证收敛这个坑排查大半天的复盘
做自主推理 AI Agent 时栽的关于循环与收敛的大跟头,它让我明白一个能自己思考-行动-观察-再思考的 Agent 虽强大,但这个循环不保证停下来、也不保证朝正确方向前进,完全可能原地打转反复犯同一个错。做了个 ReAct Agent 用 while True 循环,只有模型自己说完成才退出。某次它卡死了:调一个工具返回它理解不了的错误,它思考后决定用几乎一模一样的参数再调一次,还是同样错误,…- 6
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我的 AI Agent 直接拿大模型生成的参数去调用工具执行,结果模型一"幻觉"出个不存在的参数,工具就报错把整个任务带崩了,我对着把模型输出当可信数据直接执行这个坑排查大半天的复盘
做能调用工具的 AI Agent 时栽的一个关于信任边界的大跟头,它让我明白大模型生成的东西无论看起来多言之凿凿都只是建议/猜测,绝不能当可信事实直接执行。需求是做一个用自然语言操作系统的 Agent:用户说需求,模型决定调哪个工具、生成参数,然后执行。我的实现很直接——把模型吐出的工具名和参数解析出来原样拿去 tool_func(**args) 执行。模型表现正常时跑得好好的,但大模型不是永远正…- 4
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我做的 AI Agent 跑短任务都好好的,可一上真实长会话就越来越慢越来越贵,最后直接报 context length exceeded 整个挂掉,我对着每轮把全部历史和工具结果无限塞进上下文排查大半天的复盘
第一次做能自己调用工具、多轮推进任务的 AI Agent。照 ReAct 范式实现:每轮把系统提示+到目前为止全部对话历史+工具结果发给大模型,模型决定继续调工具还是给最终答案,往复到任务完成。Demo 跑几个简单问题丝滑流畅,以为大功告成。可一接真实场景——用户多轮对话、任务要调好几次工具、有的工具还返回一整个网页或一大段 JSON——问题暴露:每轮响应肉眼可见越来越慢,账单越涨越快,跑长一点的…- 2
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我给 AI Agent 接了删数据、发退款这种高危工具还让它全自动跑,结果它判断失误自主执行了一个不可逆操作、造成真实损失,我对着这次没有人能拦一下的事故复盘
我为了让 Agent 更自动化,给它接了一整套工具,包括删除数据、发起退款、群发通知这类高风险且不可逆的操作,还让它全自动跑、自己决定调哪个。大部分时候又聪明又高效,可有一次它基于错误理解自主调用了删除工具误删了数据、又有一次错误地给一批用户发起退款——都是不可逆的、在我不知情下悄悄执行的,造成真实损失,而且从决定到完成中间没有任何人能拦一下。深挖才懂:我把高风险不可逆的操作权毫无保留地完全交给了…- 0
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我的 AI Agent 调工具查数据时返回了个空结果,它却当成查到了、基于这个空结果一路推理下去,最后给出一个看起来很完整其实全错的答案,我排查了大半天的复盘
用户让我的 Agent 查某用户订单并汇总,它有条理地查订单、算总额、生成报告,最后给出一份格式工整的报告说"共 0 笔订单、总额 0 元"——可这用户明明有一堆订单。查日志才倒吸凉气:第一步"查订单"工具因网络抖动失败了、返回了空,而我的 Agent 压根没检查这个返回是成功还是失败,直接把空当成"真的没订单",一本正经基于"…- 2
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我做的 AI Agent 跑长任务时跑着跑着就开始报上下文超长、回答还越来越糊涂,我对着疯狂飙升的 token 账单排查了大半天才搞懂上下文得管理的复盘
我做的能自己调工具、多步推理的 AI Agent,短任务很好,一到十几二十轮的长任务就报 context length exceeded 中断、回答越来越糊涂(忘前面、重复做、答非所问)、token 账单还疯狂飙升。我以为是模型不行,换更大上下文只是推迟了问题。把每轮真正发给模型的 prompt 打印出来才懂:我从没管理过上下文——LLM 无状态、不记得之前对话,我每轮都把从头到现在的全部历史(含…- 2
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