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你的 AI agent 失败了,问题可能不在模型本身

The New Stack原文发布 2026-09-20 22:04首次收录 2026-09-21上架 2026-09-21 07:09

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这件事讲了什么

AI agent 进入生产环境后,从收到请求到给出结果之间的路径越来越难预测:agent 会自己选工具、改路线,即使没有明显报错也可能一路错下去,所以光看日志和输入输出不够,还要弄清它的推理过程、用了哪些工具、在哪里卡住、又为什么换方法。英伟达产品副总裁 Adel el Hallak 在接受 The New Stack 采访时说,要把运行环境当作收集这些信息的地方,并推动约 140 家公司参与的 SAFE(Secure Agent Findings Exchange)共享 agent 失败经验,像传统软件披露漏洞那样让各家都能修补。对开发者来说,这意味着 agent 出问题不一定换模型就能解决,先弄清楚失败发生在模型、编排还是运行层,才知道该调什么。相关工具的实际开放状态和具体获取方式,原文未说明。

可以使用的工具

文中可用工具

  • OpenShell英伟达的 agent 运行时,负责沙箱、策略执行,并让开发者看到 agent 的执行过程
  • NemoClaw位于 OpenShell 之上的平台,原文未说明其具体用途
  • NOAH英伟达的研究项目,发现固定模型、更换编排框架可以提升 agent 表现
  • Nemotron英伟达的模型系列,被 CrowdStrike 用于微调安全领域的配对 agent
这是基于来源内容整理的摘要。原文链接失效后,本页摘要和讨论仍会保留。

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