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138、Agent反馈循环:自动改进框架

发布时间:2026/9/27 22:15:03 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
138、Agent反馈循环:自动改进框架
138、Agent反馈循环:自动改进框架今天早上收到一条报警,一个跑批Agent在线上循环了21次,每次都往同一个接口发同样的请求,每次都被返回400,然后它重新生成一个几乎一样的请求,再发,再400。查日志发现它的prompt里压根没让模型读错误信息,它只是在“执行任务”和“生成下一个动作”之间原地打转。这就是典型的没有反馈循环的Agent——像个没头苍蝇撞玻璃,撞得越狠越觉得玻璃就是目的地。真正能用的Agent不能只是“生成下一步”,它必须能“看到结果,然后决定下一步”。这个闭路叫做“反馈循环”,也是这一章想聊透的东西。早期搭Agent的时候,我也只关注怎么让模型生成高质量动作,甚至用一堆few-shot把成功轨迹喂进去,结果一遇到环境变化就崩。后来才想明白,反馈不是事后补丁,反馈是Agent的眼睛。没有反馈循环的动作生成,跟掷骰子没有本质区别。所谓“自动改进框架”,核心就是四个节点:执行、观察、反思、调整。执行是产生动作,观察是拿到环境反馈,反思是分析反馈里的根本原因,调整是把这个分析重新写回上下文,驱动下一步生成。先封一个最简单的循环骨架,避免概念飘着。# 这里踩过坑:feedback一定要塞进下一轮prompt,别自己存私有变量,模型看不到 class AgentLoop: def __init__(self, max_steps=10): self.history = [] # 每一步的(动作, 反馈)都记下来 self.max_steps = max_steps # 不能让它无限撞墙 def run(self, task): for s

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