深入 ReAct Agent 的灵魂拷问：从幻觉到精准执行的调试实录

摘要： 本文记录了一次基于LLM的智能体(Agent)系统生产环境故障排查过程。系统在多轮对话中出现重复提问和幻觉问题，表现为Agent在调用工具前自行编造虚假回复。通过LangSmith Trace分析发现两大根源：1)历史记录重复存储导致LLM输入重复；2)Main Agent过度预测输出工具结果。修复方案包括：1)在ChatService中实现历史记录去重逻辑；2)强化System Prom

人工智能如何改变 Anthropic 的工作方式23

如果有一天，你走进公司，发现写代码、查 bug、跑实验的大部分体力活，都已经由一位看不见的 AI 搭档在后台悄悄完成了——而你更多是在提问题、定方向、做决策，而不是一行行敲代码，这会是什么感觉？是兴奋，因为产出翻倍、想法终于可以快速落地；还是隐隐不安，因为自己赖以安身立命的“手艺”似乎正在慢慢被接管？对于正在建设 AI 的公司来说，这个问题来得比想象中更早、更猛。

人工智能如何改变 Anthropic 的工作方式22

如果有一天，你走进公司，发现写代码、查 bug、跑实验的大部分体力活，都已经由一位看不见的 AI 搭档在后台悄悄完成了——而你更多是在提问题、定方向、做决策，而不是一行行敲代码，这会是什么感觉？是兴奋，因为产出翻倍、想法终于可以快速落地；还是隐隐不安，因为自己赖以安身立命的“手艺”似乎正在慢慢被接管？对于正在建设 AI 的公司来说，这个问题来得比想象中更早、更猛。