Agent 工程实践 · 生产落地 Playbook

贺国亚2026-06-03 15:31

Agent 工程实践 · 生产落地 Playbook

定位 ：Applied AI / Agent 工程师的 落地主线 ------按 12 大能力域 归纳「要会什么、注意什么、怎么解决」。

工业级入口（Catalog+金品+42 场景） → 96 工业级交付指南 · 知识线周表（不要求跑 demo）。

机制与框架对比见 04；Tool/RAG/Eval 深链见 02、03、06。Eval 治理 / 四维 Registry / 长流程 Workflow → 10、11、04-java/04。

考前 ：本篇 §16 全量 Checklist（123+ 项） + §16.0 面试前 30 分钟 + 98 §3.13、C.29--C.43；Architect 答辩 → §19 ；Cursor SDK 落地案例 → §20 （Grafana 告警 triage）。工程设计交付（设计+伪代码+部署使用） → 21。

0. 生产 Agent 参考架构

#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT p{margin:0;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .label text,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node rect,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node circle,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node ellipse,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node polygon,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .rough-node .label text,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node .label text,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .image-shape .label,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .rough-node .label,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node .label,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .image-shape .label,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .icon-shape,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .icon-shape p,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-GG0fpPMWUXgTf2uT :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 用户/事件
接入层

鉴权/限流
控制面

策略/审批/预算
数据面

Planner-Executor
LLM
Tools / RAG / Code
Observation
Memory / State
输出护栏
Trace / Metrics / Audit

平面 职责 必须显式实现
控制面 身份、权限、风险分级、HITL、token/$ 预算、熔断 高风险动作不能只在 prompt 里禁止
数据面 规划、tool 调用、生成 尽量无状态；状态进 Memory 服务
护栏 格式、合规、引用、拒答 生成后校验，不只靠 system prompt
可观测 trace_id、逐步 replay、版本 能回答「哪一步、哪个 tool、哪版 prompt」

与微服务类比 ：Policy / Planner / Executor / Memory 分边界；Agent 一步错会 累积，所以比 Chatbot 更需要契约与观测。

1. 域 1：问题界定与边界

1.1 什么时候该做 Agent

条件 说明
任务可分解 至少 2 步，且步骤间有依赖或需中间结果
有工具或副作用 查库、改状态、发消息、调 API
可验收 能定义「完成」：订单已创建、工单已关闭
可观测 每步可 log；失败可定位
失败可回滚/降级 不能「错了就错了」

1.2 什么时候不该做 Agent

场景 更好方案
单步 FAQ RAG 或检索 + 模板
固定流程（KYC 表单） 工作流引擎 + 规则
强实时 <50ms 规则 + 小模型分类
不可审计的自主写操作 人确认 + 确定性 API

1.3 决策树

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否
否
是
是
否
用户目标
单步可完成?
RAG / Prompt
需改外部状态?
CoT / 多步推理无工具
步骤固定?
工作流 DAG
Agent 有界循环

面试金句 ：Agent 是 带副作用的多步控制器；没有工具、没有验收标准、没有 trace，就不要叫 Agent。

→ 机制详见 04 §1

2. 域 2：编排与规划

2.1 模式选型

模式 适用 风险 成本
ReAct 探索型、步骤不确定 短视、死循环 中
Plan-Execute 步骤可预估、依赖清晰 一次 plan 跑偏 中低
DAG + 有界循环 生产推荐：确定性阶段 + 局部自适应 设计前期投入 可控
Multi-Agent 并行子域、角色分工 协调成本、一致性 高
ToT 离线高质量推理 成本爆炸 很高

2.2 大任务拆分准则

  1. 原子性：一步 = 一个可验证 observation（查到了订单号 / SQL 返回 3 行）。
  2. 依赖显式 ：画 DAG；并行只给 无依赖 步骤。
  3. 可逆/可补偿：写操作带幂等键；删操作走 HITL。
  4. 预算 ：max_steps、max_tool_calls、max_wall_time、max_cost_usd 写入 state。

2.3 Replan 触发（必须编码，不要靠模型自觉）

触发 动作
tool 返回 error 且可重试 换参数 / 换 tool / 限次重试
observation 与 plan 假设矛盾 replan 剩余步骤
同 tool+args 连续 ≥3 次 熔断 + 降级
预算耗尽 输出「部分完成」+ 人工接手
低置信 / 无 evidence 拒答或澄清问题
plan_drift_detected（连续 2 步与 goal 无关 / verify 全失败） 强制 replan + 重注入 North Star（§2.5）

2.4 LangGraph 状态字段（示例）

python 复制代码 
class AgentState(TypedDict):
    messages: list
    goal: str
    success_criteria: list[str]
    plan: list[PlanStep]           # {id, action, deps, verify, status, risk}
    completed_steps: list[str]
    plan_drift: bool
    tool_results: dict[str, Any]
    budget: Budget                  # steps_left, tokens_left, usd_left
    replan_count: int
    risk_level: str                 # low | medium | high
    final_answer: str | None

→ 详见 04 §4.3 Plan-Execute、§5 Multi-Agent

2.5 Plan 防跑偏（Staff 必答）

根因 ：Plan-Execute 一次写出 20+ 步后，模型会 短视执行、忽略原始目标、在错误假设上越走越远------§13 #12「plan 跑偏」是线上 completion 掉点的 Top3 原因之一。

2.5.1 三道闸（编码进 state，不靠 prompt 祈祷）
闸 字段 / 动作 说明
North Star goal, success_criteria[], non_goals[] 每次 replan / 压缩 / resume 必须原文注入 system；禁止只留摘要
步级契约 PlanStep.verify 每步可 机器判定 的 observation（如 order_id 存在、status==SHIPPED），禁止「理解用户需求」类模糊 verify
漂移检测 plan_drift, verify_fail_streak 连续 2 步 verify 失败或 tool 与 goal 无关 → plan_drift=true → 仅 replan 剩余步 ，已完成步进 completed_steps
2.5.2 滚动规划 vs 一次大 Plan
策略 适用 防跑偏
滚动 Plan（推荐） 生产在线、>5 步任务 每次只 plan 下一层 3--7 步；做完再 plan；假设随 observation 更新
一次大 Plan 离线批处理、步骤极固定 必须配 步级闸门 + 中途 plan_drift 熔断
DAG 骨架 + 局部 ReAct 支付/运维 确定性阶段走 DAG；仅「异常分支」开 ReAct
2.5.3 步级闸门流程

#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt p{margin:0;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .label text,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node rect,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node circle,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node ellipse,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node polygon,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .rough-node .label text,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node .label text,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .image-shape .label,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .rough-node .label,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node .label,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .image-shape .label,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .icon-shape,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .icon-shape p,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-RV89mBZaxkXTUmnt :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 是
是
否
否
是
否
goal + success_criteria 入 state
Planner 产出 plan 片段
Executor 执行一步
verify 通过?
completed_steps += step_id
还有 pending?
final_answer
verify_fail_streak >= 2?
plan_drift=true 强制 replan
同步重试/换参 限 1 次

2.5.4 PlanStep 契约（扩展示例）
python 复制代码 
class PlanStep(TypedDict):
    id: str
    action: str              # tool 名或子目标描述
    deps: list[str]
    verify: str              # 可执行判定：SQL 行数、JSON path、状态机
    status: str              # pending | running | done | failed | skipped
    risk: str                # low | medium | high → 映射 HITL
2.5.5 Architect 红线
  • 禁止 无 verify 的 plan 步上线。
  • 禁止 replan 时清空 completed_steps（否则重复副作用）。
  • 高风险步（risk=high）plan 展示后 HITL 批准 再执行（链域 8）。
  • Multi-Agent：仅 一个 Coordinator 持有 goal；Worker 不得私自改 North Star。

3. 域 3：状态与记忆

深链（机制 + 选型） ：04 §13 Agent Memory 与 Context Engineering --- 情节/语义/程序性三分、Mem0/Letta/Zep 对照、Context Engineering vs Prompt Engineering、Redis+pgvector 读写在 04 有完整 walk。本篇域 3 补 生产分工表、两层存储落地、托管记忆层 P99/成本、Spring AI Advisor 接线 与 §16 Checklist。

3.1 四层记忆（不要只堆 chat history）

层 内容 存储 生命周期
Working 当前 plan、tool 结果、槽位 Redis / 内存 单 task
Session 最近 N 轮对话 Redis 会话 TTL
Summary 老对话压缩摘要 DB 跨轮
Long-term 偏好、历史任务结论 向量库 + 结构化表 跨 session

3.1.1 状态存哪？不是向量库（Architect 必分清）

结论 ：续跑 / 98% 失败恢复 用的 Checkpoint ≠ 向量数据库 。向量库只做 语义检索 （长期记忆、历史对话相似片段、RAG）；Checkpoint 是 结构化 JSON/行存，要强一致、可精确回放。

存储类型 存什么 典型技术 本地 or 网络 用于
Checkpoint goal、plan、completed_steps、version_pin PostgreSQL （LangGraph PostgresSaver）、MySQL、DynamoDB 生产一律走网络（K8s Pod → 集群 DB） 中断续跑、幂等、进度
Working / Session 当前 plan 槽位、最近 N 轮 Redis、进程内存 内存=本 Pod；Redis=网络 单 task / 会话
Artifact 大 tool 结果、分析报告 .md S3 / OSS / 本地磁盘 生产 对象存储（网络）；开发可本地目录 减 context，可审计
向量库 历史结论 embedding、知识 chunk Qdrant、pgvector、Milvus 网络（独立向量服务） 长期记忆、RAG、按语义捞 history
Cursor SDK 会话 Agent 对话、cloud run 元数据 Cursor 云端 网络 （CURSOR_API_KEY → Cursor API） IDE 同级 Agent；不能当你们业务 checkpoint

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每步刷盘 强一致
可选 语义回忆
Checkpoint 行存/JSON

Postgres
向量库

相似度检索
Agent 进程

本地 vs 网络（怎么记）：

部署 Checkpoint 放哪 说明
开发 local: { cwd } 本机 SQLite/文件 或 连 dev 库 文件在 笔记本磁盘 ；连 dev Postgres 仍是 网络
生产 K8s + Cursor SDK 你们自己的 Postgres/Redis（网络） Pod 重启后靠 DB 续跑；不要只指望 Pod 内存或 Cursor 云端对话
Cursor Cloud Agent Cursor 持有一部分 run 状态；业务 checkpoint 仍建议自建 DB Agent.resume(agentId) 续 对话 ；completed_steps / 是否已 resolve 须你们库判定，防重复写

§20 Grafana 案例（写死）：

组件 存储 连接方式
Triage checkpoint PostgreSQL （表 alert_triage_checkpoint，key=alert_group_id） Triage API TCP 连库（同 VPC）
分析报告 S3/OSS artifacts/triage-{id}.md SDK 写完后 URI 写入 checkpoint
会话/缓存 Redis（可选，Webhook 幂等） 网络
历史相似 alert 向量库（可选） 仅在做「和上次误报是否同类」时检索；非续跑必需
Grafana 数据 Grafana MCP / API 网络 ；凭证 grafana.env，不进 prompt
LLM/Agent 运行时 Cursor API 公网/专线出网

3.2 注意事项

坑 解法
跨租户泄漏 tenant_id 隔离 key；检索必带 filter
摘要漂移 结构化 state 优先（订单号、意图）再摘要
工具结果过大 截断 + 结构化摘要进 state，原文进 artifact 存储
并发写 state 乐观锁 / 单线程 executor per session

3.3 上下文不足时的记忆策略（与域 6 配合）

优先级：结构化 state > 最近 N 条 > 摘要 > 语义检索历史 > 截断最老轮。

→ 客服长对话见 nlp-chatbot/02

3.4 压缩后如何保证主题不跑偏

原则 ：结构化 state 是真相源；摘要只是索引 。压缩不得覆盖 goal、success_criteria、关键槽位（order_id、tenant_id、意图）。

3.4.1 不可压缩 vs 可压缩
层级 永远进 context（锚点） 可压缩/外置
任务 goal, success_criteria, non_goals, completed_steps[] ---
实体槽位 订单号、用户 ID、金额、政策版本 原始 tool JSON
步结果 每步 verify 结论 + artifact_uri 完整 observation
对话 最近 2--4 轮原文 更早轮 → 结构化摘要
3.4.2 压缩协议（四步）
  1. 先抽取再摘要 ：规则或小模型抽 entities、decisions、open_questions → 再生成 narrative。
  2. 双通道输出 ：factual_bullets[]（可核对）+ narrative（展示用）；replan 只读 bullets。
  3. 压缩后校验 ：
    • 规则：摘要中实体 ⊆ state 槽位；success_criteria 未被改写。
    • 可选 Judge：summary 是否改变 goal？ → yes 则 丢弃摘要，仅保留锚点。
  4. 周期性重锚：每 N 步或 token > 70% 预算，system 注入「goal + 已完成 + 下一 pending 步」三块。
3.4.3 反模式
反模式 后果 修复
只滚 chat summary 丢订单号、改意图 槽位进 state，摘要只索引
压缩含新事实 幻觉进长期记忆 bullets 必须引用 observation_id
replan 读 narrative 主题漂移 replan 输入 = 锚点 + bullets

3.5 情节 / 语义 / 程序性 → 存储映射（与四层模型对齐）

认知三分 禁止混成一段 chat summary （见 04 §13.1）。下表把 记什么 钉到 存哪、谁写、谁读：

记忆类型 Agent 典型内容 对应 Playbook 层 主存储 写入时机 读入 context 方式
Episodic（情节） 最近 N 轮、tool 轨迹、order_id 时间线、verify 结论 Working + Session + Checkpoint Redis（热）+ PostgreSQL Checkpoint（冷、可续跑） 每步 tool 后刷 checkpoint；轮次结束写 Redis 最近 2--4 轮原文 + completed_steps[]；不靠向量相似度捞订单号
Semantic（语义） 用户偏好、历史任务结论、政策事实 Summary + Long-term DB 摘要表 + pgvector / Qdrant session 结束抽 facts[] embedding；或 observation 确认后异步写 retrieve(top-k) + 强制 tenant_id / user_id filter
Procedural（程序） SOP、退款流程、成功 plan 模板、图边条件 不进「聊天记忆」 LangGraph 图、Prompt 模板、内部 Playbook 版本发布 / Git system + 图路由；不让模型从摘要里「发明流程」

#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb p{margin:0;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .label text,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node rect,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node circle,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node ellipse,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node polygon,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .rough-node .label text,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node .label text,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .image-shape .label,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .rough-node .label,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node .label,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .image-shape .label,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .icon-shape,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .icon-shape p,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-PuXla8DT6e0DvNVb :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} Procedural
Semantic
Episodic
session 结束
每步注入
top-k 回忆
Redis Session
PG Checkpoint
Summary 表
pgvector
LangGraph / SOP / Prompt
Agent

面试金句 ：情节要 可回放 （行存）；语义要 可检索 （向量）；程序性要 可版本化（图/文档）------三者混在一个 summary 里，长对话必漂移。

3.6 托管记忆层选型：Mem0 vs Letta vs Zep（生产维度）

机制依据（产品 API，非 Spring 内置）

维度 Mem0 Letta (MemGPT) Zep
定位 记忆层 SDK / 托管 API 有状态 Agent OS + 分页 memory 会话记忆 + 时序 / 知识图谱
持久化 托管向量 + 元数据；可自托管 核心/归档内存块 + 可选 DB Cloud Graph + 会话 store；可自建组件
典型读延迟 托管 API ~80--250ms P99（含 embedding）；自托管取决于向量库 Agent 运行时内读块，~50--150ms；跨块归档更慢 Graph 遍历 ~100--400ms；简单向量路径更低
典型写延迟 异步 fact 抽取，秒级 才可查 memory_insert 同步块内 <100ms ingest 流水线，近实时到 Graph
成本画像 按 记忆条数 + API 调用；长会话抽 fact 次数↑ Agent 运行时席位 + 存储；研究/复杂 Agent 偏高 B2B 按 MAU/会话；Graph 存储随边增长
Spring AI 集成 无官方 Starter ；HTTP/SDK 包一层 @Tool 或 ChatClient 前 Advisor 调 Mem0 API 非 Spring 原生；需 sidecar / 独立 Letta 服务，Spring 只作网关 无官方 Starter ；Java 用 REST SDK；长期记忆建议仍落 pgvector
生产默认建议 POC「跨 session 记住用户」；上线前 审计写入路径 复杂自主 Agent 实验室；生产 Java 栈少见作核心 合规客服画像；注意 数据出境 与 Graph 一致性
与自建栈关系 可替换 pgvector 写入/检索 一层，不能 替换 Checkpoint 替换整段 Agent 运行时，与 Spring 编排 并行 而非嵌入 偏 语义+关系；Checkpoint 仍须 PG

选型结论（Java 主栈）：

  1. 生产默认 ：MessageChatMemoryAdvisor（Redis）+ VectorStoreChatMemoryAdvisor（pgvector）+ 自建 PG Checkpoint ------ 见 14 §7.1。
  2. Mem0 / Zep ：适合 2--4 周 POC；Gate：写入审计、租户隔离、P99 预算、降级开关（读失败 → 仅 session）。
  3. Letta ：除非团队已押 Letta OS，否则 Spring 侧用 LangGraph4j / 自研 state 更可控。

3.7 Redis + pgvector 两层记忆（生产落地）

两层 = 热路径 Session（Redis） + 冷路径语义（pgvector） ；Checkpoint（PostgreSQL 行存） 仍单独存在，不参与 向量相似度检索（§3.1.1）。与 04 §13.4 同构，此处写 读写契约 便于 SRE 与 Java 实现对齐。
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Tier-1 热 · 毫秒级
每请求
每步 / 写操作后
retrieve top-k
episode 结束 异步
filter tenant_id user_id
Redis

最近 N 轮 + plan 槽位

TTL 24--72h
PostgreSQL

Checkpoint / 结构化 state
pgvector HNSW

长期语义记忆
Spring Boot Agent

阶段 动作 失败降级
读（每 turn） ① Redis GET session:{tenant}:{user} → ② PG 拉 goal/plan/completed_steps（或 LangGraph checkpoint）→ ③ pgvector similaritySearch top-5 偏好/事实 ③ 超时 >200ms → 跳过长期回忆，仅 ①②
写（每步） tool 结果摘要进 state；写 PG checkpoint（强一致） PG 失败 → 中止写副作用 tool，勿仅记 Redis
写（session 结束） 规则/小模型抽 facts[] → embedding → upsert pgvector；可选写 Summary 表 异步队列；失败告警，不阻塞用户
隔离 Redis key、checkpoint 行、vector metadata 均含 tenant_id；检索 禁止 无 filter 跨租户泄漏 = P0
yaml 复制代码 
# Spring AI 两层示意（与 04 §13.4 一致）
spring:
  data:
    redis:
      host: redis.internal
      timeout: 200ms
  ai:
    vectorstore:
      pgvector:
        index-type: HNSW
        dimensions: 1536
    chat:
      memory:
        redis:
          ttl: 48h
java 复制代码 
// Advisor 链顺序：先加载短期，再检索长期（避免长期噪声盖掉当前槽位）
ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultAdvisors(
        new MessageChatMemoryAdvisor(redisChatMemory),           // Tier-1
        new VectorStoreChatMemoryAdvisor(vectorStore, topK(5)) // Tier-2
    )
    .build();

与域 6 分工 ：两层解决 「记在哪」 ；Context Budget 解决 「塞进窗口的先后顺序」（§3.8）。

3.8 Context Engineering 要点（装配顺序，非 Prompt 措辞）

Context Engineering 优化的是 整段上下文装配 （system、state、RAG、tool 结果、记忆），不是改一句 system prompt。定义与对比见 04 §13.3。

推荐装配顺序（token 从贵到便宜）：

  1. 锚点 ：goal、success_criteria、non_goals、completed_steps（永不截断）
  2. 结构化 state ：槽位、当前 PlanStep、最近 verify 结论
  3. 程序性：SOP 片段 / 图当前节点说明（短）
  4. RAG：高 rerank 分 chunk（低分不硬塞，见域 5）
  5. 语义记忆：pgvector top-k（带引用 id，供核对）
  6. 情节：最近 2--4 轮原文
  7. 摘要 narrative ：仅展示；replan 不读（§3.4）
  8. 预留生成：≥15% 窗口
Context Engineering 反模式 后果 修复
先塞满 history 再 RAG 挤掉证据 先 RAG + state，后 history
长期记忆无 filter 跨用户偏好泄漏 强制 tenant_id + user_id
向量检索替代 checkpoint 续跑丢步、重复写 订单号/plan 只信 PG
托管 Mem0 写路径不可审计 幻觉 fact 永久化 写入需 observation_id + 人工/规则门

→ Token 占比表见 域 6 §6.1 ；窗口将满决策树见 §6.3。

4. 域 4：工具与行动面

4.1 Tool 契约（生产必守）

json 复制代码 
{
  "ok": true,
  "data": { "order_id": "O123", "status": "SHIPPED" },
  "error": null,
  "meta": { "latency_ms": 42, "source": "order-svc-v3" }
}
原则 说明
单一职责 get_order 不要 do_everything
JSON Schema type、enum、required、description 给模型看
结构化错误 INVALID_ID 不要 stack trace 给 LLM
幂等 写操作强制 idempotency_key
超时 默认 15s；与 Agent 总超时联动

4.2 工具多了怎么选（30+ tools）

  1. 分组：先分类（日程/邮件/订单），Planner 只选一类。
  2. 检索式：用 embedding 召回 top-5 候选再让 LLM 选（04 飞书案例：78%→94%）。
  3. Few-shot：prompt 里 5--10 个「问题→tool」示例。

4.3 沙箱五层（与 02 一致）

白名单 → schema 校验 → RBAC → 限流 → 审计（6 个月+）。

4.4 ReAct vs Function Calling

ReAct 文本 Function Calling
生产 弱模型/调试 强模型生产默认
解析 regex 容错 JSON schema

→ 详见 02 §4--§5、04 §2.4

5. 域 5：知识与 RAG（Agent 消费视角）

RAG 在 Agent 里通常是 一个 tool 或 Planner 前置步骤 ；管线机制见 03。

5.1 Agent 侧「检索结果研判」流水线

#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw p{margin:0;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .label text,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node rect,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node circle,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node ellipse,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node polygon,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .rough-node .label text,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node .label text,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .image-shape .label,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .rough-node .label,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node .label,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .image-shape .label,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .icon-shape,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .icon-shape p,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-MSM2wh5zUW21k6cw :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 低
高
query
Hybrid 召回 top-K
Rerank top-N
分数/规则
分支: 改写/二跳/拒答
去重/合并 chunk
NLI/蕴含自检
生成+强制引用

步骤 动作 阈值经验
召回后 看 max score、score gap gap 小 → 歧义，触发澄清
Rerank 后 取 top-3~5 进 context P99 延迟允许才 rerank
去重 同 doc 相邻 chunk 合并 减 token、防重复矛盾
自检 「答案是否由 chunk 支持」 faithfulness < 0.8 → 拒答
空检索 禁止编造 模板：未找到 + 建议转人工

5.2 何时二次检索

  • 子问题分解（多跳）：「对比 A 和 B」→ 两次检索。
  • Query rewrite：指代消解、HyDE（谨慎，增加幻觉面）。
  • 第一次 top-1 分数低于 τ 且 gap 小。

5.3 矛盾 chunk

按 生效时间 > 来源权威度 > 版本号 排序；无法裁决 → 拒答 + 人工。

5.4 指标（链 06）

context_precision、context_recall、faithfulness、citation_accuracy ------ 见 06 §18。

6. 域 6：上下文与 Token 经济

6.1 Context Budget 分配（示例 128k 窗口）

区块 建议占比 说明
system + 策略 5--10% 稳定，可 prefix cache
工具 schema 5--15% 动态选 top-K tools 降占比
RAG chunks 20--40% 优先高 rerank 分
结构化 state 5--10% 必留
近期 history 15--25% N 轮滑动
预留生成 15--25% 含 CoT/reasoning

6.2 上下文不足时怎么办

策略 何时用
截断最老对话 一般对话
滚动摘要 长会话；要防摘要丢事实
语义检索 history 用户问「上周那封邮件」
工具结果外置 大 JSON 存 artifact，context 只留摘要
LLMLingua 等压缩 成本敏感；要测 faithfulness
换长上下文模型 质量优先；见 01 §4.5
分阶段加载 先 plan，再按步拉 RAG

→ Serving 侧：07 prefix cache、chunked prefill

6.3 上下文不足：决策树（与 §3.3 分工）

§3.3 定义 记忆层优先级 ；本节定义 窗口将满/已满时的动作顺序（禁止无脑截断最老 chat）。
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否
是
否
是
否
是
否
是
否
窗口将满或已满
结构化 state 能答当前步?
用 state 生成 / 执行下一步
大 tool 结果可外置?
写 artifact 仅留 digest + uri
可按 goal 语义检索 session?
检索历史片段 top-3
可 §3.4 协议压缩?
双通道摘要 + 校验
可拆子任务?
新 task_id + checkpoint
拒答 / 澄清 / HITL

硬规则 说明
锚点不删 截断 永不 碰 goal、verify 结论、completed_steps
RAG 低分不硬塞 域 5 阈值未过 → 不占用 20--40% RAG 预算
先外置后截断 tool JSON >2k token 必 artifact
仍不足 换长上下文模型 或 拆 task（新 checkpoint），勿单轮硬塞

Staff 追问 ：「为何不用 LLMLingua 一把梭？」→ 必须 A/B faithfulness ；Agent 场景优先 state + 外置，压缩是最后手段。

7. 域 7：质量与幻觉

7.1 四类幻觉（Agent 全路径）

类型 例子 高发环节
事实 错误价格 无 RAG / 弱检索
逻辑 推理跳步 多步 plan
引用 假 doc_id RAG 生成
工具 调不存在 tool、编造参数 tool 选择

7.2 四层防御

#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x p{margin:0;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .label text,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node rect,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node circle,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node ellipse,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node polygon,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .rough-node .label text,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node .label text,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .image-shape .label,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .rough-node .label,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node .label,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .image-shape .label,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .icon-shape,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .icon-shape p,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-a3lAJHVyCE74up5x :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 预防
检测
处置
学习
RAG+强制引用+tool grounding
Verifier/NLI/规则
拒答/HITL/降级模板
badcase 进 eval CI

层 手段
预防 temperature=0；数值 必须 tool 查；「仅据文档」
检测 faithfulness judge；关键字段正则；tool schema 校验
处置 低置信拒答；转人工；只读模式
学习 轨迹入库；月度更新 eval

RAG 实测 （06）：有相关上下文 96% 准；无相关 80% 胡编 → 空检索必拒答。

→ 机制 06 §4

8. 域 8：安全与治理

威胁 注意 解法
Prompt 注入 用户内容、RAG chunk、邮件正文 分隔符；内容当 data；输出 filter
间接注入 恶意网页进索引 索引清洗；检索后规则
越权 tool 水平/垂直越权 RBAC per user；工具级 scope
PII 出域 日志、第三方 LLM 脱敏；区域部署；最小字段
高风险写 转账、删库、群发 HITL；policy-as-code

8.1 风险分级（默认策略）

等级 操作 默认
Low 读 自动
Medium 小影响写 执行 + 审计
High 资金/不可逆 HITL

8.2 Policy-as-code 示例

yaml 复制代码 
rules:
  - tool: refund
    condition: amount > 1000
    action: require_approval
  - tool: send_email_external
    action: deny_unless_role: admin

→ 注入防御 02 §8；MCP 05 §8

9. 域 9：可靠性

9.1 三层熔断

层 条件 动作
迭代 iter >= max_iter 停止 + 摘要现状
循环 同 action+args ≥3 停止 + 告警
时间 wall_time > budget 取消 pending tools

9.2 降级矩阵

故障 降级
LLM 超时 小模型 / 模板回复
RAG 超时 仅 FAQ 关键词
tool 挂 跳过该能力 + 告知用户
全局不可用 转人工队列

9.3 重试（三种类型，勿混用）

类型 触发 从哪继续 副作用
瞬态重试 网络/429/5xx 同一步 重调 tool 须幂等
逻辑重试 verify 失败、参数错 同一步 换参/换 tool 写前先 查状态
Checkpoint 续跑 崩溃/超时/预算到点/人为暂停 下一 pending 步 已完成步禁止重放
  • 读 tool：瞬态重试 2--3 次，指数退避 + jitter。
  • 写 tool ：仅幂等时瞬态重试；否则 get_status → 已成功则 skip，失败才逻辑重试。
  • 禁止 用 trace_id 作幂等键（04 退款事故：每次 retry 新 trace → 重复退款）。

→ 长跑续跑见 §9.4 ；代码模式 04 §6.1--6.2

9.4 长跑任务：Checkpoint 与 98% 续跑

场景 ：任务跑 1h、完成 98%，最后一步 tool 超时或进程 OOM------不能 把 1h 的 messages 重新喂模型「接着聊」。

9.4.1 为什么不能靠 messages 续跑
问题 后果
窗口爆 截断丢关键 observation
主题漂 模型「总结偏了」后越跑越偏
重复副作用 无 completed_steps → 重放写 API
成本翻倍 全量 replay token
9.4.2 Checkpoint 最小字段
python 复制代码 
class TaskCheckpoint(TypedDict):
    task_id: str
    trace_id: str
    goal: str
    success_criteria: list[str]
    plan: list[PlanStep]              # 含 status
    completed_steps: list[str]
    artifacts: dict[str, str]         # step_id -> blob_uri / content_hash
    tool_results_digest: dict[str, Any]  # 每步摘要，非全量 JSON
    version_pin: dict                 # prompt, model, tool_schema, kb_index
    last_error: str | None
    wall_time_spent_s: float
    progress_pct: float               # len(done)/len(plan)

刷盘策略 ：至少 每完成一步 写 checkpoint；每个写 tool 成功后 同步刷（崩溃可续）。

9.4.3 续跑流程

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是
是
是
否
否
加载 checkpoint
version_pin 与线上一致?
显式 migrate 或重跑受影响步
跳过 status=done 的步
存在 failed 步?
查外部世界状态
已成功?
标 skipped 并前进
逻辑/瞬态重试该步
执行下一 pending
写 checkpoint

  1. completed_steps 对应 plan → no-op，不重复调 tool。
  2. failed 步：先 get_order / 查 DB，再决定 retry 或 skip。
  3. 对用户暴露 progress_pct，避免「其实只差一步却显示 0%」。
  4. LangGraph ：checkpointer=PostgresSaver + thread_id=task_id；节点入口 if step.status==done: return state。

存储提醒 ：Checkpoint 用 Postgres/Redis（网络） ，不是向量库；向量库仅当需要「按语义找历史 alert」时可选（§3.1.1）。

9.4.4 与 Plan 防跑偏联动
  • Resume 时 system 注入：goal + completed_steps + pending 第一步 + last_error。
  • 禁止 resume 时全量 replan（除非 plan_drift 或 version_pin 变更）。
9.4.5 SLO 建议（Architect）
指标 建议
checkpoint_lag_s P99 < 5s（写步后）
resume_success_rate >95%（同 version_pin）
duplicate_side_effect_rate 0（写 API 重复率）
partial_completion_rate 可接受 5--15%（预算到点交付部分结果）

10. 域 10：可观测与调试

电商交易 Agent 落地样例 （Carts/Pricing/Payment trace + FinOps 标签）→ 08 §10.15。

10.1 Trace 最小字段

python 复制代码 
@dataclass
class AgentTrace:
    trace_id: str
    tenant_id: str
    user_id: str
    prompt_version: str
    model_version: str
    steps: list  # thought, tool, args_hash, observation, latency, tokens
    total_cost_usd: float
    status: str  # success | error | timeout | loop | hitl_pending

10.2 核心 KPI（大盘）

指标 健康参考 说明
task_completion_rate >85% 业务定义完成
tool_call_success_rate >95%
loop_detected_rate <1%
human_intervention_rate 视业务 不是越低越好
faithfulness_rate >90% 抽检或 judge
cost_per_task 有预算 $/成功任务
p99_latency SLO 含 RAG+tools

工具：Langfuse、LangSmith、自研 ClickHouse。

11. 域 11：评测与发布

三场景轨迹 Eval（L1--L4 分层 + CI 阻断阈值） → 08 §10.15.3 · 冲刺题 98 C.111--C.117。

11.1 测轨迹，不只测最终答案

测什么 方法
选对 tool 轨迹匹配 / tool accuracy
参数正确 schema + 金标 args
步数合理 steps_to_completion 分布
任务完成 环境 sandbox 终态
安全 红队集；拒绝率

11.2 CI Gate（上线前）

  • 金标集 ≥200 条，覆盖 top 意图 + 边缘 case
  • 轨迹通过率 ≥ 阈值（如 90%）
  • 无 P0 安全失败（越权、注入成功）
  • 成本/延迟 P99 在预算内
  • prompt/model/索引 版本 pin

11.3 发布

  • Canary：5% 流量，对比完成率、成本、faithfulness。
  • 四维版本：prompt、model、tool schema、KB/索引------回滚矩阵预演。

→ Agent eval 指标 06 §19

12. 域 12：成本、SLO 与生命周期

手段 说明
模型路由 简单意图小模型；难例上大模型
限制 reasoning tokens o1 类必设 cap
缓存 system、RAG 前缀、tool 读结果
批处理 非实时索引、eval
$/task 监控 告警单任务超 $X

生命周期：需求 → 工具契约评审 → 离线轨迹 eval → Canary → 全量 → 周 badcase 复盘 → 季度红队。

→ 推理成本 07

13. 失败模式速查（20 条）

# 现象 根因 止血
1 死循环调同一 tool 无熔断 max_same_call + break
2 乱选 tool 候选太多 分组/检索 top-5
3 参数 JSON 错 FC 弱/示例不足 校验+反馈重试
4 重复退款 无幂等 idempotency_key
5 有 RAG 仍编造 空检索未拒答 强制引用+阈值
6 引用假 doc 未校验 citation 字面匹配 chunk_id
7 上下文爆 tool 结果太大 外置+摘要
8 跨用户串话 tenant 未隔离 filter 强制
9 注入执行危险操作 无 HITL 风险分级
10 离线好线上差 eval 分布偏 线上轨迹回流
11 成本暴增 无步数上限 budget 硬切断
12 plan 跑偏 一次 plan replan 触发
13 多 Agent 打架 无 manager 单一协调者
14 延迟 P99 爆 rerank+多轮 异步/降级
15 工具超时挂死 无总 deadline context cancel
16 摘要丢订单号 只摘要不 state 结构化槽位
17 索引旧答案 版本未 pin 双写灰度
18 幻觉金额 未 tool 查单 grounding 强制
19 无法复盘 无 trace AgentTrace
20 升级模型全崩 无 Canary 5% + 护栏对比
21 长跑崩溃从头再来 无 checkpoint §9.4 步级刷盘 + resume
22 压缩后答非所问 摘要覆盖 goal §3.4 锚点 + bullets 校验
23 98% 重复退款 resume 重放写步 completed_steps + 查状态
24 续跑后 plan 全变 resume 触发全量 replan 仅 replan 剩余 + 保留 North Star

14. 大厂面试题 · 满分答（16 道）

14.1 什么时候用 Agent，什么时候用工作流？

答 ：步骤固定、可枚举、少分支 → 工作流 DAG （确定性强、便宜）。步骤不确定、需根据 observation 调整 → Agent 有界循环 。单步问答 → RAG/Prompt。支付/资金：工作流 + 关键节点 Agent 建议 + HITL，不要全自动乱试。

14.2 如何拆一个大任务？

答 ：画 DAG→原子步（每步可验证）→标依赖→并行独立步→设 budget→定义 replan 条件。Plan-Execute 适合步骤清晰；ReAct 适合探索。生产常用 DAG 骨架 + 局部 ReAct。

14.3 30 个 tool 模型选错怎么办？

答 ：分组→embedding 召回 top-5→few-shot。监控 tool_selection_accuracy；错例进 prompt 示例库。schema 相近的 tool 要改 description 区分。

14.4 Agent 怎么用 RAG 检索结果？

答：召回→rerank→阈值分支（低分改写/二跳/拒答）→去重合并→NLI 自检→生成带引用。空检索禁止生成事实。指标看 faithfulness 和 citation accuracy。

14.5 上下文不够怎么办？

答：结构化 state 优先；最近 N 轮；老对话摘要；大 tool 结果外置；语义捞 history；最后截断。分配 token budget；system/RAG 用 prefix cache。超长换长上下文模型或分阶段 plan。

14.6 Agent 幻觉怎么治？

答 ：预防（RAG+tool grounding+低温）→检测（Verifier/NLI/规则）→处置（拒答/HITL）→badcase 进 CI。区分事实/引用/工具幻觉。数值类 禁止模型口算。

14.7 副作用操作怎么保证安全？

答：只读默认；tool RBAC；风险分级；高额 HITL；幂等；审计 trace；policy-as-code。邮件/网页内容当不可信 data。

14.8 怎么评估 Agent？

答：轨迹级------tool 对不对、参数对不对、步数、终态是否完成、成本。不只最终字符串匹配。CI 金标 + 线上 completion rate + 抽检 faithfulness。

14.9 线上 Agent 突然变差怎么排查？

答：按 trace 切片：prompt/model/索引版本变了吗？tool 成功率？RAG 召回？loop 率？成本？对比 Canary 前后。先回滚四维版本之一，再根因。

14.10 Architect：设计企业级 Agent 平台还要什么？

答 ：控制面/数据面分离；统一 tool 注册与契约；租户隔离；统一 trace 与 eval 平台；预算与熔断；HITL 工单接入；与 Feature Store/审批流集成。用 $/成功任务 和 完成率 对业务负责，不只追求「能跑」。

14.11 Plan 跑偏怎么防？

答 ：三道闸------North Star （goal/success_criteria 每次 replan 必带回）、步级 verify （机器可判定 observation）、plan_drift 检测 （连续 2 步 verify 失败则只 replan 剩余步）。生产用 滚动 plan （每次 3--7 步）优于一次 50 步大 plan。已完成步进 completed_steps，replan 禁止清空。

14.12 Agent 跑一小时、98% 失败怎么续？

答 ：不能 重放全量 messages。要 持久化 checkpoint （Postgres/Redis 行存，网络连库；不是向量库 ）：goal、plan（含 status）、completed_steps、artifacts 指针、version_pin。Resume：跳过 done 步；failed 步先 查外部状态 再决定 retry/skip；写步幂等键用 业务键 非 trace_id。LangGraph 用 PostgresSaver + thread_id=task_id。向量库只用于可选「语义找历史」，不负责续跑。

14.13 失败重试有哪几种？别混了。

答 ：① 瞬态 （5xx/超时）同一步退避重试，须幂等；② 逻辑 （verify 失败）同一步换参/换 tool，写前先查状态；③ Checkpoint 续跑 （进程挂）从下一 pending 步继续，已完成禁止重放 。写 API 超时 ≠ 失败，要先 get_status。

14.14 上下文压缩后主题漂移怎么办？

答 ：state 是真相源 ，摘要是索引。锚点（goal、槽位、completed_steps、verify 结论）永不压缩 ；双通道 factual_bullets + narrative，replan 只读 bullets；压缩后规则/Judge 校验是否改写 goal；每 N 步 重锚 注入。先外置大 tool 结果，再摘要，最后才截断 chat。

14.15 Staff：Agent 与 Cursor SDK / 自建框架怎么选型？

答 ：要 可迁移、自备 LLM Key、脱离供应商 → LangGraph/自建 + 自有 checkpoint。要 IDE 同级工具链、快速接 MCP/规则 → Cursor SDK/Cloud Agent，但 运行时绑定 Cursor API 。企业平台：控制面自建 + 数据面可插拔 runtime ；核心资产是 tool 契约、checkpoint schema、eval 轨迹，不是某一家 SDK。

14.16 如何用 Cursor SDK 做 Grafana 告警 Triage Agent？（→ §20）

答 ：控制面 Webhook + policy-as-code；数据面 Agent.create + settingSources: project 加载 payment-observability skill + Grafana MCP （get_alert_group、query_prometheus、query_loki_logs）。固定 plan + 步级 verify；按 skill 分 runtime / 业务指标 判 false_positive | true_incident | inconclusive。误报且 confidence≥0.85 才 resolve （幂等 alert_group_id + generation；critical 走 HITL）；真事故写 artifact 报告；不确定 只 ack 。checkpoint 按 alert_group_id 续跑，不 replay messages。答辩必须交代：仍依赖 CURSOR_API_KEY；脱钩用 LangGraph + 自有 LLM。

15. STAR-M-P 事故（2 则）

15.1 Agent 误调退款 API

S ：客服 Agent 上线后 2 小时，自动退款 23 笔共 ¥4.2 万。T ：止血 + 根因。A ：立即 kill Agent 写权限；回滚 prompt 版本；核对 trace 发现模型将「查询退款进度」理解为「执行退款」，且 refund tool 未强制 HITL。R ：48h 内人工复核完毕，赔付 3 笔误退。P ：写操作默认 HITL；tool description 区分 read/write；轨迹审计每日抽检。M ：refund 仅 suggest_refund 自动，execute_refund 必审批。

15.2 RAG 检索对但答错政策

S ：商家咨询「7 天无理由」，Agent 回答「支持」导致纠纷。T ：修复知识链路。A ：trace 显示召回了 2023 旧政策 chunk（索引未切版本）；模型未带引用，Verifier 未开。R ：上线 KB 版本号 + 回答必须带 doc_version；低 faithfulness 拒答。P ：索引灰度双读；月度 RAG eval 含「政策有效期」用例。M ：citation_rate <80% 告警。

15.3 数据迁移 Agent 跑 47 分钟崩溃

S ：离线批处理 Agent 需改 12 万张表字段，跑 47 min 进度 97% 时 Pod OOM 重启。T ：续跑且不重复写。A ：trace 显示无 checkpoint，重启后从 step1 重放 update_row，3 分钟触发 DB 唯一键冲突；改为 TaskCheckpoint + 每 100 行刷盘，completed_steps 跳过已迁移分区。R ：续跑 18 min 完成，零重复写。P ：长跑任务准入：必过 checkpoint 评审；eval 集含「中断后续跑」用例。M ：duplicate_write_rate=0；resume_success_rate 入 CI gate。

16. 全量 Checklist（12 域 · 考前勾选）

16.0 面试前 30 分钟（Staff / Architect）

  • 能白板画 §0 控制面/数据面/护栏/观测四块
  • 口述 §17 90 秒脚本（含 checkpoint、防 plan 跑偏）
  • 准备 1 个 Agent 事故 STAR（§15 或 04 退款案）
  • 过一遍 §14 十六道 中薄弱题（尤其 14.11--14.16、§20 案例）
  • Architect：§19 答辩 10 项 + 能白板讲 §20 架构图
  • §13 失败速查 24 条 扫现象列
  • 域 2/3/6/9 各勾「薄弱项」（见下表合计 120+ 项）
  • 准备 $/成功任务 、completion_rate 各一个真实数字

域 1 界定（6）

  • 能说明 Agent vs RAG vs 工作流
  • 有明确任务完成定义
  • 确认需要多步+工具
  • 失败可降级/人工
  • 不做「万物 Agent」
  • 验收指标与业务对齐

域 2 编排（14）

  • 选型 ReAct / Plan-Execute / DAG
  • 任务拆成可验证原子步
  • 依赖 DAG 已画
  • replan 条件已编码（含 plan_drift）
  • max_iter / 同调用熔断
  • 并行仅独立步
  • Multi-Agent 有单一协调者
  • 不用 ToT 做在线默认
  • goal / success_criteria / non_goals 入 state（§2.5）
  • 每 plan 步有 verify（机器可判定）
  • 滚动 plan（3--7 步）优于一次大 plan
  • replan 不清空 completed_steps
  • 步级闸门：verify 失败有 streak 阈值
  • 高风险 plan 步走 HITL 批准

域 3 记忆 + Context Engineering（18）

  • 结构化 state 字段定义
  • tenant 隔离
  • session TTL
  • 大 tool 结果外置
  • 摘要不替代关键槽位
  • 跨 session 长期记忆策略
  • 分清 checkpoint（行存/Postgres）vs 向量库（语义检索）
  • 生产 checkpoint 走网络 DB，不单靠 Pod 内存
  • 压缩双通道：bullets + narrative（§3.4）
  • 压缩后校验 goal 未被改写
  • replan 只读 factual_bullets 非 narrative
  • 周期性重锚（goal + 已完成 + 下一步）
  • 情节 / 语义 / 程序性三分，禁止混成一段 summary（§3.5）
  • episodic → Redis + PG Checkpoint；semantic → pgvector；procedural → 图/SOP
  • Redis + pgvector 两层：读路径 ①②③、写路径 checkpoint 每步 + session 结束抽 fact（§3.7）
  • pgvector 检索超时降级（跳过长期回忆，不拖垮主路径）
  • Context 装配顺序：锚点 → state → RAG → 语义记忆 → 最近轮 → 摘要（§3.8）
  • Mem0/Letta/Zep POC 前有写入审计、租户隔离、P99 与降级开关（§3.6）
  • Spring AI：MessageChatMemoryAdvisor + VectorStoreChatMemoryAdvisor 分工（14 §7.1）
  • 深链 04 §13 机制能口述

域 4 工具（10）

  • 每 tool 有 schema+描述
  • 返回 {ok,data,error,meta}
  • 写操作幂等
  • 超时与重试策略
  • RBAC
  • 五层沙箱
  • 30+ tool 有分组/检索
  • FC 生产默认
  • 高风险 HITL
  • tool 成功率监控

域 5 RAG（8）

  • hybrid+rerank 流程
  • 低分/空检索分支
  • chunk 去重合并
  • 强制引用格式
  • NLI/Verifier
  • 矛盾 KB 策略
  • 索引版本与模型一致
  • faithfulness 指标

域 6 Context（10）

  • token budget 表
  • 预留生成 token
  • 截断优先级明确（§6.3 决策树）
  • tool 结果截断/摘要
  • prefix cache 意识
  • 分阶段加载 plan
  • 锚点字段永不截断
  • 先外置后摘要后截断 chat
  • RAG 低分不硬塞满窗口
  • 仍不足时拆 task 或换长上下文模型

域 7 质量（6）

  • 四层防御齐全
  • 数值 tool grounding
  • 空检索拒答
  • temperature 策略
  • badcase 进 eval
  • 区分工具幻觉

域 8 安全（7）

  • 注入分隔与 filter
  • PII 脱敏
  • 风险分级表
  • policy-as-code 关键规则
  • 外部内容不可信
  • 审计留存周期
  • 红队季度节奏

域 9 可靠性（12）

  • 三层熔断
  • 降级矩阵文档化
  • 写重试仅幂等
  • 取消/超时传播
  • 只读默认
  • 区分瞬态 / 逻辑 / checkpoint 三种重试
  • 写 API 超时先查状态再 retry
  • 幂等键用业务键非 trace_id
  • checkpoint 每步/每写步刷盘
  • resume 跳过 completed_steps
  • version_pin 变更有 migrate 策略
  • 对用户暴露 progress_pct

域 10 观测（5）

  • trace_id 全链路
  • prompt/model 版本记录
  • 逐步 replay 能力
  • 7+ KPI 上盘
  • 告警阈值

域 11 评测（6）

  • 轨迹金标集
  • tool accuracy 测
  • CI gate 阈值
  • Canary 指标
  • 四维版本回滚演练
  • 线上轨迹采样回流
  • eval 含「中断后续跑」轨迹用例

域 12 成本（5）

  • $/task 预算
  • 模型路由
  • thinking token cap
  • 缓存策略
  • 步数/费用硬上限

合计 123+ 项（含 §16.0 七项 + §19.5 十项 + §20.11 十二项 + 域 3 Context Engineering 六项；Architect 建议 §19--§20 全勾）

16.1 知识点 ↔ 章节速查（全 12 域）
域 核心知识点 正文
1 Agent vs 工作流 vs RAG；验收标准 §1
2 编排模式；拆分；replan；防 plan 跑偏 §2、§2.5
3 四层记忆；情节/语义/程序性；Redis+pgvector；Context Engineering §3、§3.4--§3.8、04 §13
4 tool 契约；选 tool；沙箱；FC §4
5 RAG 研判；二跳；引用 §5
6 token budget；上下文不足决策树 §6、§6.3
7 四类幻觉；四层防御 §7
8 注入；HITL；policy-as-code §8
9 熔断；降级；三种重试；checkpoint 续跑 §9、§9.4
10 Trace 字段；KPI §10
11 轨迹 eval；CI gate；Canary §11
12 成本；生命周期 §12
横切 失败速查 24 条 §13
面试 满分答 16 道 §14
Architect Saga / Multi-Agent / HITL / Eval §19
案例 Cursor SDK + Grafana 告警 Agent §20
交付 设计 + 伪代码 + 部署使用 21

17. 90 秒口述脚本

生产 Agent = 控制面 （权限、预算、HITL）+ 数据面 （滚动 Plan-Execute 或 DAG+有界 ReAct，North Star + 步级 verify 防跑偏 ）+ Memory （结构化 state 为主；压缩保锚点）+ Tools （契约、幂等、沙箱）+ RAG tool （研判后再生成）+ Context budget （先外置再摘要）+ 四层防幻觉 + 轨迹级 eval + Trace 复盘 + checkpoint 续跑 （98% 失败不重放 messages）。不上 Agent：单步 FAQ、固定流程、不可审计写操作。最大坑：无界循环、无幂等、空检索编造、无 trace、无 checkpoint 重复写 。Architect 答辩补 §19 Saga/HITL/Eval ；落地案例 §20 Grafana 告警 + Cursor SDK。

19. Architect 答辩专题（横切能力）

答辩时要能讲清：多步写操作如何补偿、多 Agent 谁握真相源、人暂停后如何续跑、eval 如何覆盖中断与分类。与 §2.5 / §9.4 配套。

19.1 Saga / 补偿事务（跨 tool 写操作）

概念 Agent 场景 做法
TCC / Saga 连续调 create_ticket → notify_slack → resolve_alert 任一步失败 每步 可补偿；失败不重复已成功步
Forward recovery 已知幂等 查状态已成功则 skip
Backward recovery 需回滚 执行 compensate_* tool
编排归属 谁发 compensate 工作流或 Saga 协调器；不让 LLM 即兴决定回滚顺序

NotifySvc OrderSvc Agent NotifySvc OrderSvc Agent #mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 p{margin:0;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .actor{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 text.actor>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .actor-line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .innerArc{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:none;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .messageLine0{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:none;stroke:#333;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .messageLine1{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:2,2;stroke:#333;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 #arrowhead path{fill:#333;stroke:#333;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .sequenceNumber{fill:white;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 #sequencenumber{fill:#333;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 #crosshead path{fill:#333;stroke:#333;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .messageText{fill:#333;stroke:none;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .labelBox{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .labelText,#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .labelText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .loopText,#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .loopText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .loopLine{stroke-width:2px;stroke-dasharray:2,2;stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .note{stroke:#aaaa33;fill:#fff5ad;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .noteText,#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .noteText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .activation0{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .activation1{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .activation2{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .actorPopupMenu{position:absolute;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .actorPopupMenuPanel{position:absolute;fill:#ECECFF;box-shadow:0px 8px 16px 0px rgba(0,0,0,0.2);filter:drop-shadow(3px 5px 2px rgb(0 0 0 / 0.4));}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .actor-man line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 .actor-man circle,#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;stroke-width:2px;}#mermaid-svg-tvqzwRyWZzDXvg25 :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 已成功则只重试 Notify create_incident draft incident_id post_summary error timeout get_status incident_id post_summary retry

答辩金句 ：Agent 的「智能」在决策；补偿顺序在代码里写死或 DAG。

19.2 Multi-Agent 长跑一致性

问题 解法
Worker 各改 plan 单 Coordinator 持 goal / plan / completed_steps
并行子任务冲突 Worker 只返回结构化 observation，Coordinator merge
共享 checkpoint task_id 锁；artifacts[branch_id] 分支写入
重复写 写 tool 经 Action Gateway（幂等 + RBAC）

19.3 HITL 暂停与续跑

状态 行为
hitl_pending 持久化 checkpoint；停止 tool；通知值班
人批准 resume 带 approval_id；只执行批准步
人拒绝 标 skipped；replan 或模板回复
resolve 类 默认 Medium+；critical 必 HITL

TaskCheckpoint 增加：hitl_ticket_id、approval_status。

19.4 Eval：非 Happy Path 金标

用例 通过标准
中断续跑 不重复 completed_steps；duplicate_side_effect=0
plan_drift replan 且 goal 不变
压缩不变性 goal / 关键实体未变
fp vs 真事故分类 金标 F1 ≥ 阈值
越权 resolve 红队 拒绝或 HITL

CI 建议 ≥30 条 专测上表，与业务金标 分桶 汇报。

19.5 Architect 答辩 Checklist（10）

  • 能画 Saga 成功/失败/补偿路径
  • Coordinator vs Worker state 边界
  • HITL 暂停 checkpoint 字段
  • 三种重试与 checkpoint 不混
  • eval 含中断续跑
  • 幂等键用业务键
  • $/成功任务对齐业务
  • 控制面/数据面分离
  • 四维版本回滚演练
  • 能讲 §20 端到端案例

20. 案例：Cursor SDK · Grafana 图告警 Triage Agent

业务 ：监控 Grafana 面板/OnCall 告警；拉指标与日志；按 Skills（payment-observability） 判误报 vs 真事故；误报 resolve ；真事故 生成分析报告 。

技术栈 ：@cursor/sdk + Grafana MCP + .cursor/skills。

仓库对齐 ：payment-observability、mode-incident-triage。

20.1 为什么用 Agent

脚本 Agent
阈值固定 多信号：指标 + 日志 + 变更事件
规则爆炸 Skills 沉淀 runtime vs 业务指标分支
报告不一 结构化报告 + panel query 引用

用 DAG 骨架 + 局部 LLM 研判，非无界 ReAct。

20.2 参考架构

#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW p{margin:0;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .label text,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node rect,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node circle,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node ellipse,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node polygon,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .rough-node .label text,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node .label text,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .image-shape .label,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .rough-node .label,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node .label,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .image-shape .label,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .icon-shape,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .icon-shape p,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-9VZEQ2sLk1ASZbwW :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 状态
Cursor SDK
控制面
触发
OnCall Webhook
state=new 扫描
Triage API
policy-as-code
Agent.create
Skills observability
Grafana MCP
checkpoint per alert_group_id
报告 artifact

依赖 ：CURSOR_API_KEY + Cursor API（网络 ）；Grafana 经 MCP / grafana.env（网络）。

状态持久化（非向量库） ：见 §3.1.1 。本案例 续跑与幂等 依赖 PostgreSQL checkpoint（网络） + S3 报告（网络） ；向量库 不用于 保存 completed_steps

20.3 North Star 与 Plan

yaml 复制代码 
goal: "单 alert_group triage：误报 resolve；真事故出报告"
success_criteria:
  - classification in [false_positive, true_incident, inconclusive]
  - false_positive => resolved + reason_code
  - true_incident => report.md 含 panel_link, evidence, action
  - inconclusive => acknowledged only
non_goals:
  - 不改告警规则；不批量 resolve 其他 alert
step action verify risk
s1 get_alert_group id + labels low
s2 panel_queries + query_prometheus 序列可拉 low
s3 query_loki / find_error_pattern 窗口内 ERROR 对齐 low
s4 apply_triage_rubric 读 Skill classification + confidence low
s5a resolve_alert_group fp 且 confidence≥0.85 medium
s5b write_incident_report true_incident low
s5c acknowledge inconclusive low

20.4 误报 vs 真事故（Skills 分支）

#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm p{margin:0;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .label text,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node rect,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node circle,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node ellipse,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node polygon,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .rough-node .label text,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node .label text,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .image-shape .label,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .rough-node .label,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node .label,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .image-shape .label,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .icon-shape,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .icon-shape p,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-2V3V54wmMhp9Mgzm :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} runtime
business
尖刺短
是
脏数据
服务挂
无
有
alert + 面板
runtime or business?
错误率/延迟 vs 基线
响应体/调用方集中度
持续超阈?
false_positive
true_incident
脏数据 vs 服务挂
日志有 ERROR?
高置信误报
inconclusive或降级真
resolve
报告

信号 偏误报 偏真事故
指标 尖刺<5min 即回落 持续超阈、依赖链路透传
日志 无对齐 ERROR trace 聚集、同 release
变更 仅阈值调整 部署窗口重叠

inconclusive ：confidence < 0.7 或证据矛盾 → 只 ack，不 resolve。

20.5 Cursor SDK 参考代码

typescript 复制代码 
import { Agent } from "@cursor/sdk";

const GOAL = `Triage Grafana alert_group {{id}} per payment-observability incident-triage.
JSON: { classification, confidence, reason_code, evidence[] }.
false_positive且confidence>=0.85: resolve. true_incident: write artifacts/triage-{{id}}.md.
Never resolve inconclusive.`;

export async function triageAlert(alertGroupId: string) {
  await using agent = await Agent.create({
    apiKey: process.env.CURSOR_API_KEY!,
    model: { id: "composer-2" },
    local: {
      cwd: process.cwd(),
      settingSources: ["project"],
    },
    mcpServers: {
      grafana: {
        type: "http",
        url: process.env.GRAFANA_MCP_URL!,
        headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.GRAFANA_MCP_TOKEN}` },
      },
    },
  });

  const ck = await loadCheckpoint(alertGroupId);
  const run = await agent.send(
    ck ? resumePrompt(ck) : GOAL.replace("{{id}}", alertGroupId)
  );
  for await (const ev of run.stream()) {
    if (ev.type === "assistant") log(ev);
  }
  const result = await run.wait();
  await saveCheckpoint(alertGroupId, { agentId: agent.agentId, result });
  if (result.status === "error") await escalateHuman(alertGroupId);
  return result;
}

// 幂等: alert_group_id + firing_generation
export async function onWebhook(body: { alertGroupId: string; gen: string }) {
  if (await alreadyProcessed(body.alertGroupId, body.gen)) return { skipped: true };
  return triageAlert(body.alertGroupId);
}

Cloud ：cloud.repos + envVars 注入 Grafana SA；MCP 须 HTTP 可达（cloud VM 无本地 stdio）。

20.6 MCP Tools

阶段 Tool
s1 get_alert_group, list_alert_groups
s2 get_dashboard_panel_queries, query_prometheus
s3 query_loki_logs, find_error_pattern_logs, get_sift_analysis
写 OnCall resolve/ack（policy + HITL）

20.7 Policy 与可靠性

yaml 复制代码 
rules:
  - tool: resolve_alert_group
    condition: classification != false_positive OR confidence < 0.85
    action: deny
  - tool: resolve_alert_group
    condition: labels.severity == critical
    action: require_approval
  • 幂等：alert_group_id + firing_generation
  • checkpoint：每 step 刷盘；resolve 前再读状态
  • 单 alert 预算 ≤ $0.50

20.8 报告模板（true_incident）

markdown 复制代码 
# Triage · {alert_group_id}
- Panel: {url} · Window: {start}--{end}
- Classification: true_incident ({confidence})
## Evidence
1. PromQL: {query} → {summary}
2. Loki: {pattern} n={count}
3. Skill branch: {runtime|business} --- {reason}
## Root cause & action
{one_line} · {team} · {runbook}

20.9 KPI 与 Eval

KPI 目标
false_resolve_rate 0
auto_resolve_rate 团队自定，常 20--40%
mean_triage_time P99 < 5 min

金标 200+ 历史 alert（fp/tp/inconclusive），CI 轨迹 + 分类 F1。

20.10 答辩 2 分钟稿

OnCall Webhook 触发 Cursor SDK Agent：DAG 拉 Grafana 指标日志，payment-observability skill 分 runtime/业务支路。高置信误报 resolve （policy + 幂等）；真事故写 artifact 报告；不确定 只 ack 。checkpoint 按 alert_group_id 续跑。控制面 Policy 自建，推理仍绑 Cursor API------要完全脱钩需 LangGraph + 自有 LLM。

20.11 案例 Checklist（12）

  • Webhook 幂等（group_id + generation）
  • Skill 版本 pin
  • Grafana 凭证不进 prompt
  • resolve：policy + critical HITL
  • inconclusive 禁止 auto-resolve
  • checkpoint 每步刷盘
  • 报告含可复现 query
  • trace 可回放
  • 金标 fp/tp eval
  • false_resolve_rate 告警
  • 单 alert 成本 cap
  • Cursor 不可用 → 人工队列

21. 关联导航

# 文件 职责
02 02-Prompt-工程 Tool / ReAct / 注入
03 03-RAG 检索管线
04 04-Agent框架 模式与框架
05 05-AI-辅助开发 Cursor / MCP
06 06-Eval 幻觉与评测
07 07-Serving 成本与缓存
98 98-冲刺 考前速查
21 21-设计部署与使用 设计+伪代码+部署
tools grafana-alert-triage-sdk §20 可运行脚手架
skills payment-observability §20 研判规则
13 本篇 · Agent 生产 Playbook 落地

官方文档与源码（一级依据）

AI Engineering · 正文机制应来自下方 官方文档（L1） 与 官方源码仓库（L2） ；

禁止用教程站/博客充当机制依据。本章 QPS/延迟/STAR 为面试示意。

写作规范：docs/official-sources-registry.md §0

L1 · 官方文档

L2 · 官方源码

L3 · 论文 / 开放规范

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