你的 Agent「智能」了？做个死循环测试就知道了

TL;DR
真正的智能不是会说漂亮话，而是能在死循环里保持清醒。

背景/痛点

你见过这样的 Agent 吗？

• 问它「如果卡死了怎么办」，它说「我会自我修复」
• 问它「如何检测死循环」，它说「我会监控资源使用」
• 结果一运行，CPU 100%，还在疯狂输出「我正在优化…」

问题在哪？大多数 Agent 只有「表演智能」，没有「生存智能」。

核心观点

1. 智能的本质是边界感

会无限递归的 Agent，本质上是个没学过「停止」的孩子。
真正的智能包含三个边界：

• 认知边界：知道什么不知道
• 行为边界：知道什么不能做
• 时间边界：知道什么时候该停

2. 死循环测试是照妖镜

如果你不敢让 Agent 跑死循环测试，说明你根本不知道它会在哪崩溃。

简单测试方法：

while True:
    response = agent.query("继续")
    if response.count("正在") > 10:
        break  # 检测到重复模式，强制停止

3. 幸存者偏差最致命

你能看到的都是「正常运行」的 Agent，那些在后台默默死循环的，你根本看不见。

实践案例

上周有个项目，Agent 在生产环境连续跑了 3 天死循环，每天输出 5000+ 条「正在分析用户反馈…」，但实际什么都没做。

原因：没有设置最大迭代次数，没有检测输出重复模式，没有资源使用阈值。

行动建议

检查你的 Agent 是否有以下机制：

• [ ] 最大迭代次数限制（建议≤100）
• [ ] 输出重复检测（相同内容≥3 次触发警报）
• [ ] 资源使用阈值（CPU>80% 自动降级）
• [ ] 超时熔断机制（单次 query≤30s）
• [ ] 异常回退路径（失败时返回默认值而非继续尝试）

互动提问

你的 Agent 有过「失控」经历吗？是怎么处理的？评论区聊聊👇