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Agent系统失败的三大工程层

大多数agent系统失败,不是因为模型太弱。而是因为围绕模型的系统从未被当作系统来设计。工具不可靠,状态在运行之间消失,agent重试却不学习任何东西,工作流以无人可检查的方式分支——然后每一次失败都被归咎于模型。这是错误的诊断。

一个严肃的agent背后有三个不同的工程层:harness给模型一个工作场所,loop给工作一个反馈循环,graph给过程一条明确的路线。它们重叠,它们可以相互包含,但它们解决不同的问题。

核心框架(30秒版本):

·模型决定 →Harness让它行动 →Loop让它证明结果 →Graph控制接下来允许发生什么
·Harness工程:构建模型周围的操作环境(工具、记忆、文件、权限、沙箱、路由、检查点、追踪、人工审批)
·Loop工程:设计重复工作和反馈(产出→检查→失败信号→有界重试)
·Graph工程:让控制流显式化(节点、分支、合并、并行、合法循环、状态转换、退出路径)

01 第一层:Harness Engineering(Harness工程)

Harness工程构建模型周围的操作环境。工具、记忆、文件、权限、沙箱、路由、检查点、追踪和人工审批——所有这些都在这里。

当任务持续时间超过一个上下文窗口时,harness工作变得至关重要。一个工作数小时的编码agent不能仅依赖聊天历史。它需要持久的产物,让另一个会话能够理解。

一个实用的harness配置可能包括:

·初始化器:检查工作空间
·进度文件:解释已完成和待完成的事项
·Git提交:保留工作状态
·检查点:在风险操作之前保存
·验证工具:产出清晰的证据

这不是一个更好的prompt,而是一个更好的工作环境。

何时需要harness工程?

· Agent无法访问正确的功能
· Agent在会话之间丢失进度
· 权限过于宽泛
· Agent在不同环境中表现不同
· 无法暂停、检查或恢复运行
· 产出的失败无人能重建

02 第二层:Loop Engineering(循环工程)

每个使用工具的agent都已经有一个小的内部循环:model → action → observation → model。Loop工程始于你有意识地设计围绕这一行为的循环。

目标不是让agent永远重复自己,而是将一次性尝试转化为一个可管理的过程

验证循环:最有用的外循环

最简单的验证循环是这样的:

BUILD(构建) ↓ CHECK AGAINST EVIDENCE(对照证据检查) ↓ PASS? ── yes ──> STOP(通过?是 → 停止) │ no ↓ RETURN SPECIFIC FEEDBACK(返回具体反馈) ↓ RETRY WITH A LIMIT(有限重试)

检查可以是确定性的(测试通过、schema验证、链接解析、数字核对、文件编译),也可以需要评审员(论证是否完整、语气是否匹配受众、证据是否支持结论、变更范围是否正确)。

循环的七个组成部分

1.触发器:启动下一次循环的条件
2.目标:一个可测量的状态,而非"持续改进"
3.状态:下一次尝试必须知道的信息,无需重放整个历史
4.行动策略:Agent可以更改、调用、委托或花费什么
5.证据:测试、引用、diff、指标、schema或人工评审
6.反馈:什么失败了、必须改变什么的简洁解释
7.停止规则:成功、最大尝试次数、预算耗尽、超时、硬错误或人工升级

循环可以堆叠

EVENT LOOP(事件循环) └── VERIFICATION LOOP(验证循环) └── AGENT LOOP(Agent循环) TRACE IMPROVEMENT LOOP(追踪改进循环) └── 更新 prompts、工具、策略和评分器

这就是为什么loop工程大于prompt工程。Prompt定义一次模型调用期间应该发生什么。Loop定义那次调用之后系统做什么。每次重试、评分器和评审员都会增加延迟和开销——当失败的预期成本高于验证的成本时,添加一个循环。

03 第三层:Graph Engineering(图工程)

Graph工程问的是不同的问题。不是"agent应该如何工作",而是"接下来允许运行什么"。工作变成节点,允许的转换变成边,状态在图中流动。

这种结构可以表示:固定序列、条件分支、并行展开、合并、有界循环、恢复路径、人工中断。

图工程师实际决定什么

·节点边界:哪些工作属于普通代码、LLM调用、专业agent还是人工评审步骤
·状态schema:每个节点可以读取或更新什么,以及并行结果如何合并
·路由条件:哪些证据推动工作向前、向后、向侧面或进入升级
·并发控制:哪些路径可以并行,共享什么状态
·审批和恢复:加入点、审批点和恢复路线在哪里
·合法循环:哪些循环是合法的,它们如何终止

04 三者如何在一个真实系统中协同工作

想象一个研究-发布agent,它产出一份事实性的行业简报。

Harness提供:

· 浏览器和搜索工具
· 源存储
· 写作工作空间
· 引用检查
· 权限和审批规则
· 检查点和追踪

Graph控制路线:

RESEARCH(研究) ↓ DRAFT(起草) ↓ FACT CHECK(事实检查)── fail ──> RESEARCH │ pass ↓ EDITORIAL REVIEW(编辑评审)── fail ──> DRAFT │ pass ↓ HUMAN APPROVAL(人工审批) ↓ PUBLISH(发布)

Loop存在于路线内部:

· 研究节点可以持续搜索直到源覆盖足够
· 起草节点可以反复修改直到风格评分器通过
· 事实检查节点可以返回精确的不支持声明,而非模糊的拒绝

嵌套是重要的部分。Graph运行在harness内部,loop运行在graph的某些部分内部,harness提供那些loop需要的工具、状态和证据。层级重叠,因为真实软件层级重叠。但当系统失败时,它们给你三个不同的杠杆。

05 诊断失败:症状 → 起点 → 可能的修复

症状

从哪开始

可能的修复

Agent无法安全访问正确数据

Harness

更好的工具契约、权限、沙箱和上下文注入

Agent在会话间忘记进度

Harness

持久状态、检查点、进度产物和压缩

第一次尝试接近但不稳定

Loop

外部评分器、确定性测试、可操作的反馈和有界重试

Agent在成功后继续或在证明前停止

Loop

基于证据的终端状态和预算感知停止规则

专业agent必须以受控顺序运行

Graph

显式节点、边、路由条件和合并

06 常见反模式:别再犯这些错

1. 把harness变成仓库。更多工具不会自动创造更好的agent。拥挤的工具集增加选择错误,嘈杂的上下文增加困惑,宽泛的权限增加风险。给agent最小但能完成工作的环境。

2. 把编排失败归咎于模型。一个更强的模型无法可靠修复陈旧的状态、损坏的API、模糊的工具schema或缺失的退出条件。在证明模型是问题之前,不要升级模型。

3. Loop没有新鲜证据。每次循环都需要新鲜证据、最大尝试次数和一条明确的升级路径。

4. Graph隐藏复杂性。当分支、并行和审批隐藏在临时代码中时,一个强大的loop也会变得难以操作。

07 生产就绪检查清单

Harness

· 工具是否 narrow、有文档且可观察?
· 状态是否在会话间持久?
· 权限是否最小权限?
· 操作员能否暂停、检查和恢复运行?
· 每个重要动作能否从追踪中重建?

Loop

· 什么证据能证明成功?
· 失败后返回什么反馈?
· 允许多少次重试?
· 预算耗尽时发生什么?
· 哪里需要人工判断?

Graph

· 哪些路径必须是确定性的?
· 哪里可以并行运行?
· 共享什么状态?
· 合并、审批和恢复路线在哪里?
· 哪些循环是合法的,它们如何终止?

评估与运维

· 团队能否重放真实追踪?
· 版本能否在相同任务上比较?
· 改进能否归因于特定变更?
· 成本和延迟是否被监控?
· 失败率是否按节点和工具可见?
· 人工干预是否被衡量?
· 任务级成功是否在生产中被衡量?

结语

记住三者区别的最简单方式:

ENVIRONMENT → HARNESS(环境)
FEEDBACK → LOOP(反馈)
FLOW → GRAPH(流程)

Harness工程让模型可操作。Loop工程让工作可迭代和可验证。Graph工程让复杂执行显式和可控。没有谁可以取代其他。

一个完美的graph无法拯救丢失状态的agent。一个完美的harness在没有证据或停止规则的loop中仍然会浪费钱。一个强大的loop当分支、并行和审批隐藏在临时代码中时,会变得难以操作。可靠的agent出现在三层被一起设计时——当每一层都有一个明确的职责时。

这就是整个框架。

http://www.jsqmd.com/news/1392912/

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