你写的 Agent 不是“不够聪明”，而是“从结构上就不安全”。

这是我在从零实现 Agent 的第三周，得出的一个有点残酷的结论。

如果你的 Agent 没有 Reflection，
那它不是“还可以优化”，而是：

迟早会失控，只是时间问题。

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一、一个你可能已经见过的场景

你可能遇到过这种情况：

• Agent 能跑

• 输出很长

• 逻辑看起来很完整

• 甚至代码也“像那么回事”

但你越看越不对劲。

最后你会说一句熟悉的话：

“它在一本正经地胡说八道。”

大多数人会把锅甩给模型：

• 模型不行

• Prompt 不好

• 上下文不够

但我现在越来越确定一件事：

这不是模型问题，是系统设计问题。

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二、大多数 Agent，其实只是“自动续写器”

我们先把话说得直一点。

现在 90% 的 Agent，结构大概都是这样：

输入 → 思考 → 行动 → 输出

或者高级一点：

输入 → Plan → 执行 → 输出

问题只有一个：

它们一旦开始执行，就再也不会停下来问一句
“我刚才是不是做错了？”

在工程上，这意味着什么？

👉 这是一个没有反馈回路的系统。

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三、没有 Reflection，本质上是“不可逆系统”

我们对比两个 Agent。

❌ 没有 Reflection 的 Agent

Think → Act → Think → Act → Think → Act → …

它有一个非常致命的特性：

第一步一旦错了，后面一定全部错。

更可怕的是：

• LLM 极其擅长“为错误找理由”

• 每一步都会让错误看起来更合理

• 最终你看到的是一个“自洽的谎言”

这不是能力问题，这是结构注定的结果。

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四、Reflection 不是“复盘”，而是“刹车系统”

很多人以为 Reflection 是：

“让模型总结一下刚才做了什么”

这是严重误解。

在 Agent 系统中，Reflection 只做一件事：

决定：系统是否允许继续执行

在我实现的 Agent Kernel 里，Reflection 的输出不是一段话，而是一个控制信号：

ControlDecision =["continue","retry","replan"]

也就是说：

• 模型可以输出

• 但系统不一定会执行

👉 控制权在系统，而不是在模型。

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五、没有 Reflection，你一定会遇到这 3 个问题

1️⃣ 错误无法被系统“看见”

没有 Reflection：

• 错误只是文本的一部分

• 系统完全无感

有 Reflection：

• 错误被写入 state

• 错误会触发 retry / replan

这是：

文本生成 vs 状态系统 的根本区别

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2️⃣ Agent 永远不知道自己“不确定”

LLM 最大的问题不是不知道，而是：

不知道自己不知道

Reflection 强迫 Agent 回答一个问题：

“我现在有资格继续往下走吗？”

这是允许 Agent 停下来 的唯一机制。

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3️⃣ 你无法限制 Agent 的行为边界

没有 Reflection：

• Agent 是一条不可中断的执行链

• 你只能祈祷它“别跑偏”

有 Reflection：

• 每一步都必须被系统批准

• 行为边界是结构约束，而不是 prompt 祈愿

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六、有没有 Reflection，是 Agent 的“物种分界线”

这是我写到第三周时最清晰的认知：

有没有 Reflection，不是优化问题，而是物种差异。

• 没有 Reflection
  👉 一个连续输出的语言模型

• 有 Reflection
  👉 一个可控制、可回退、可中断的系统

这也是为什么我现在非常反对一句话：

“Agent = Prompt + Loop”

不对。

Agent 至少应该是：

State + Control + Reflection + Failure Handling

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七、一个不太好听，但很真实的结论

如果你的 Agent：

• 无法判断当前 step 是否失败

• 无法决定是否继续执行

• 无法显式表达“不确定”

那它不是“还不成熟”。

而是：

从系统设计上，就一定会失控。

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写在最后

Reflection 不是锦上添花，
而是 Agent 能否成为工程系统的最低门槛。

如果你正在 build Agent，我强烈建议你问自己一句：

如果模型这一步错了，系统有没有能力阻止它继续往下跑？

如果答案是否定的——
那你已经知道问题出在哪里了。