Agent 系统工程笔记

AI重构开发，架构师需向治理者转型。通过防御架构治理代码副作用，凭工程美学与异步协作强化决策。收回裁决权。

我以为AI 在帮我重构，结果它在执行阶段直接“重开”了我的项目。代码逻辑没问题，Prompt 也很完美，但一次路径幻觉就让 3 个月的成果在几秒内归零。这次翻车让我重新思考 AI 自动化的执行安全。

复盘一次LangChain事故：Agent在执行阶段越权访问文件却无人拦截。文章提出执行层熔断器理念，通过运行时校验、审计与回放，保障Agent在生产环境中的安全、可解释与可复现能力与风险控制体系

在 AI Agent 的实际开发中，失败往往发生在执行阶段而非规划阶段。本文通过一次真实的调试经历，分析为什么 Agent 频繁被迫“从头重跑”，并探讨如何通过确定性执行、结构化 Trace 与状态回

在 AI Agent / 自动化系统中，真正困难的往往不是规划或模型能力，而是如何定义任务“完成”。当系统开始面对部分失败、重试和不确定状态时，“done”本身就成了一个工程问题。

做了几个 Agent 项目后，我发现很多最难调试的问题并不出在模型或规划阶段。 计划看起来完全正确，但系统仍会在执行时失败，而且很难复现。 这篇文章记录了我在执行层踩过的一些真实工程坑。