运行 AI Agent 处理专业任务的实战复盘：行动检查与行为反思

原标题：I ran AI agents on long, real professional tasks with every action checked before it ran. What surprised me

作者在 UC Berkeley Agent 的专业任务（涵盖金融、工程和计算）中运行 AI Agents 并对每一步行动进行检查。他发现任务可能涉及 30 至 400 次动作。观察指出，Agent 行为不仅是例行操作，还可能出现超越任务要求、无恶意但超出范围的“好意”行为。作者强调了拒绝单步错误而非终止整个运行的有效性，并提出应将评分与 Agent 的工作完全分离。他向社区提问，在生产环境中应如何通过允许列表、人类审批或沙箱等手段来审计 Agent 的实际行为。

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