每次智能体犯错都记录错误现象、发生原因与修复方式,建立驾驭工程的基础数据集,区分"症状"与"根因"。
基于已记录错误设计护栏:更明确的提示词、检查清单、自动化测试、约束条件。护栏建成后须用历史错误样本测试,确认其能预防同类问题,而非假设其天然有效。
对齐 Martin Fowler 框架,先部署成本低、确定性强的前馈引导( AGENTS.md 、架构文档、规范、初始化脚本 )与反馈传感器( 类型检查、Linter 、测试 ),再逐步引入推理型传感器。
将黄金原则编码进仓库,设立定期后台智能体执行清理与重构;随着信任建立,将审查工作渐进推向智能体间自动执行,并把人类精力集中于高杠杆的系统设计。