Agent 死循环根源不是模型笨，是失败记录污染了上下文
RunAI_Coder · reddit · 2026-09-01
一篇被广泛讨论的 Reddit 分析帖指出，agent 反复尝试同一失败方案并道歉重试，机械原因是模型无状态、每轮重读完整 transcript——四轮失败后，transcript 里占主导的就是失败尝试本身，next-token 预测器把历史当作「本会话一贯做法」而非「方向错误的证据」。
关键论据：一项 SWE-bench 轨迹研究发现，失败 run 中 agent 有 72-81% 的概率已经定位到正确文件——问题从来不是找不到位置，而是无法放弃错误假设。
有效的修复都在 harness 层而非 prompt 层：
- 设置轮次/token 硬预算，让卡死的 run 停下来而不是礼貌地烧钱
- 对已尝试的 diff 做指纹识别，近似的重复重试触发强制「列出三个未验证的假设」
- 终极手段：完全清空上下文窗口，把已学到的约束压缩成几十 token 写进新的开场 prompt，而不是带着四轮失败的「重力」继续
作者最后求助：有没有不会误伤合法重试(如 flaky 测试、限流)的重复检测方案？
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