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第 1 节 · 本站原创中文课程 · 建议 25 分钟

先定位失败,再选择改进层

学完能做:区分行为、知识与模型适配。

重复错误不总需要训练

反复猜错构建命令可能缺程序记忆;找错模块可能缺检索;充分上下文仍稳定失败再考虑模型适配。从低成本、可回退的改动开始。

记录观察与假设

任务、观察、决策、错误与修复都记录。错误可能来自过期资料、工具契约或权限,不直接归为模型差。观察事实与原因猜测分开。

观察:package.json只有build:portal
失败:反复猜npm run build
假设:缺项目运行约定
改动:检索已审核构建说明
验证:新任务是否仍猜错,说明是否实际进入上下文

固定对照条件

比较前后用同样任务、模型和工具。记录成功、token和时延,一例更快不代表全部提升。混改模型与工具无法归因。

这是本站独立编写的讲解与示例,并非官方课程逐字翻译。理解之后,请完成下面的练习、自测和笔记。

参考来源:Building Adaptive AI Agents

动手,把理解变成成果

本节练习

正在读取本机草稿…

选两类失败,写证据、假设、改进层、最小修改与验证。

29 / 6000 字。本页不执行代码;可下载后在本地运行,或用 Agent 获取定性建议。

给我一个提示

先确认信息被检索和使用。

查看参考思路(本站预写,非实时 Agent)

脚本错误用技能;找错依赖用代码图。固定模型和任务,分别比调用数与成功。

人工自评:逐项核对自己的作品

这些勾选由你确认,不是自动测试结果。遇到待测项,请在作品里明确注明。

理解自测

找不到正确函数先查?

自己的学习笔记

0 / 3000 字 · 仅保存在此浏览器

围绕当前章节学习

Agent 答疑与作品评价

正在检查连接…

本站讲解、提示、参考思路和自测可独立使用。连接模型服务后,才能实时提问或评价;这里不会把预写内容伪装为 Agent 回答。

走完学习闭环

完成本节

保留练习、勾选人工自评并通过自测后,可记录完成。修改作品或答案会重新打开本节。

课程进度:0 / 6 · 本机记录,不是外部官方证书

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