Agent渐进式处理的思想

我觉得渐进式处理的思想在 Agent 处理流程中起到很关键的作用。例如 Skills 使用“渐进式披露”的策略，使 Agent 能够在有限的上下文窗口里，获取到更全面而且精确的信息。这就是渐进式处理思想的一种体现。

而当 Agent 需要处理一个复杂问题时，也可以通过渐进式的思路，一步一步完善信息。比如在做意图识别时，我们通常习惯使用一个模型节点，将用户的问题归类到某个特定领域，再进行处理。但这种方式会使得意图识别这一步承担了更大的责任，如果意图识别出错，后续的所有流程都有问题。这种思路还是和编程时的思路一样，模块各司其职。我觉得 Agent 处理复杂问题的场景更像人类分析解决问题，无法按照固定的步骤来，是需要反复验证的，更像是“走一步看一步”的策略，我先尝试这样做，看看效果，如果不理想，再尝试其他方式。这也是一种渐进式的思想。

这种渐进式依赖准确的反馈回路，这是 Agent 的另一个重要领域。我觉得反馈或者说评估，是 Agent 实际运行时重要的组成部分。对于研发人员，可以通过评估结果有针对性地优化 Agent，对于 Agent 自身，也能够依赖评估结果调整自己的策略，能更准确地处理任务。