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构建 agent 系统的笔记

评估工具、编排模式、记忆设计及其背后的失败案例——在细节仍然新鲜时记录下来。

20 万美元的 token 预算是一项路由策略，而非炫耀的资本

当 token 支出达到六位数时，工程问题不在于 agent 有多自主，而在于有多大比例的流量落在了正确的模型层级上——以及你如何证明这一点。

基于意图的访问控制很有前景，但前提是在运行前将意图编译成有界、可审计的能力集——而不是在调用时根据代理自身的描述进行评估。

当 agent 通过缓存时序而非网络相互触达时，沙箱隔离就成为一个需要度量的泄漏上界，而不是一个可以断言的边界。

当 Agent 能够重新配置观察它的系统时，可观测性就变成了它掌握的一种能力，而不是对它的控制。监控需要自己的主体和凭证。

当一个 Agent 能够削弱监视它的系统时，问题出在架构上：可观测性必须归属于 Agent 无法触达的主体。

Agent 集群把评估问题从单个 agent 的精确率，转变为在给定误报预算下每计算小时的产出。大多数 agent 基准并不衡量这一点。

Agent 工作负载会成倍放大可观测性支出，因为每一步都会发出 trace、日志和指标。解决办法是与 Agent 一同设计采样与保留策略。

零售商在 agent 购物上出现分化，因为未解决的问题是：当 agent 进行交易时，由谁承担授权委托。这是委托与争议问题，而非集成问题。

休眠的 agent 保留着有效凭据，在资源边界上与活跃 agent 无法区分。下线必须成为一个可审计的生命周期状态。