Autonomous Agents
在交付之前自我核查工作成果的智能体
循环验证模式在每项任务中执行规划→执行→验证→提交。错误在循环内捕获,而非由下游人工发现。
多数 AI 系统响应后便不再关注。自主智能体必须像资深工程师一样工作:规划变更、实施、测试结果,然后才提交。循环验证架构是在每一步强制执行这种纪律的方式。
循环内部机制
- 01
规划
智能体将用户请求分解为具体的子任务,选择工具,并勾勒预期结果,使成功可衡量。
- 02
执行
智能体执行每个子任务,调用 API 并写入状态。每次工具调用都记录其输入、输出和耗时。
- 03
验证并提交
在变更永久生效之前,智能体基于新状态重放其计划,检查护栏,随后提交或带原因回滚。
循环为何至关重要
自我纠错
当验证失败时,智能体精炼其计划并重试——无需为常规失误引入人工介入。
确定性评估
每次循环都产生可重现的轨迹,可离线重放,使回归测试切实可行。
护栏执行
策略检查在验证时运行,因此破坏性操作绝不会仅因计划看似可信就进入生产环境。
低成本重试
失败的验证相比失败的部署几乎零成本。成本沿正确方向累积。