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我的 Agent 架构演进:Skill 压平 Sub Agent,Restatement 又把它拉了回来
从初代「主 Agent 编排 + 子 Agent 分工」三层架构,到用 Skill 替代冗余 Sub Agent 压平架构降低 Token,再到长任务中撞上步骤合并跳过、规则失效、输出同质化,最终靠 Restatement 机制与 Sub Agent 回归分头解决——一条完整的踩坑迭代链。
从初代「主 Agent 编排 + 子 Agent 分工」三层架构,到用 Skill 替代冗余 Sub Agent 压平架构降低 Token,再到长任务中撞上步骤合并跳过、规则失效、输出同质化,最终靠 Restatement 机制与 Sub Agent 回归分头解决——一条完整的踩坑迭代链。
错误分类(确定性 vs 瞬时)→ 确定性错误回传模型自我修复、瞬时错误指数退避+随机抖动重试 → 多次失败熔断 → 按能力等级优雅降级(备用工具 / 业务降级 / 转人工)。模型侧另需识别「API 返回成功但业务结果错误」的潜在失败,并在切换备用模型后持续评估。
Agent 有明确适用边界——擅长非结构化输入、路径不固定、需动态推理的任务。把确定流程强行套上自主智能是技术错配;中小企业缺数据/SOP/权限/复合人才配套地基;管理层"替换人"的预期错位(实际只能替换重复与信息整理类子集工作)。
将 22 篇原始复盘文档蒸馏为全局技能 dev-lessons:按领域分文件(LLM 应用、前后端异步、数据库迁移、上游复用、部署环境、协作测试),每条经验附场景标签与溯源字段,并内置进化协议(同问题复现三次升级为元原则、元原则超 15 条强制合并)。
以 MoneyPrinterTurbo 为例,按 7 个维度(任务规划、多 Agent 协作、上下文管理、Human-in-the-loop、评估框架、工具路由、Streaming)系统拆解一个陌生项目的架构缺陷,从中筛出 Top 3 贡献方向,并给出方案骨架与给维护者的英文沟通草稿。