Agent 可靠性不能只看"能不能跑通"，要拆三层指标。 任务完成率：标准任务集跑 N 次，统计最终拿到预期结果的比例。最直观但容易掩盖中间过程抖动。 过程稳定性：同样任务跑多次，最终输出虽然一样，但中间几步、调用哪些工具、token 消耗差多少。方差大说明 Agent 在"瞎蒙"。跟踪平均步数、工具调用次数、重试率的标准差。 错误恢复能力：故意注入工具超时、API 报错、网络中断，看 Agent 能不能识别失败、换策略而不是放弃。这一项靠 chaos agent 工具集做故障注入。 实操建一个 Eval 集，分三档：基础、边界、对抗。每周跑一次，结果入看板。别迷信 benchmark，最终要在你自己的业务场景里测。... 展开详请

关键是给每个 Agent 划清权限边界和资源配额。具体做法：工具调用做白名单，写入类操作必须人工确认；每个 Agent session 设 token 上限和超时硬切；文件系统只给工作目录读写权限，沙箱隔离；外部 API 调用走代理，设速率限制和每日配额。上线前做 chaos 测试，故意注入工具超时、API 报错，看 Agent 是优雅降级还是死循环烧钱。监控面板盯三个指标：单次任务 token 消耗 P99、工具调用失败率、异常重试次数。超阈值自动熔断，别等账单炸了才发现问题。Agent 出问题不可怕，可怕的是没有兜底机制。... 展开详请

AI 时代别再把“学什么知识点”当成主问题了，知识点会被模型随时补上，真正稀缺的是会提问、会拆任务、会判断输出对不对这三件事。具体一点：把一半时间用来练怎么把模糊需求写成可验收的小目标，另一半时间用来练读模型给的方案和代码——能指出哪里可疑，比能背住某门语言的语法更值钱。工具会换代，但“把问题定义清楚、把结果验清楚”这两项能力不会过期。... 展开详请