当 AI Agent 从一次实验走进真实业务,难题很快会从“能不能跑”变成“能不能放心地跑”。这门专业课程面向开发者和技术负责人,带你系统处理完成标准、验证证据、工具权限、调度并发、故障恢复、成本观测与规则演进。学完后,你能够审查一套循环系统为何继续、凭什么完成、失控时怎样停下,以及是否值得扩大使用。
能用状态、事件和转移条件描述一个外层工程循环,并借助七环节模型定位 Prompt、Context、Harness 与 Loop 层问题。
能把模糊愿望改写成目标契约,将真实目的、任务目标、约束、指标、证据和终态连成可判定、可防投机的结束规则。
能为代码、前端、内容或数据循环建立标准、证据、判定和结论相连的验证体系,并准确说明每类证据的覆盖范围与盲区。
能从任务需要推导工具、权限、隔离、上下文、状态、凭据和审批,判断一套 Harness 是否能力足够、边界可靠且可以恢复。
能根据任务生命周期、触发来源、验证能力、风险与成本选择最小够用的循环拓扑,并判断何时需要事件、队列或多角色编排。
能从运行记录区分症状、直接故障和系统根因,沿状态链定位故障层次,并依据证据选择重试、换策略、降级、阻塞或人工接管。
能用全成本和可观测数据判断一个循环是否值得继续,并为预算、试点、扩容、降频、降级或停用给出可复核理由。
能把一次运行事故转化为有证据、有版本、有回归和可回滚的系统改进,并判断规则何时发布、合并或退役。