LangChain 创始人:eval 驱动开发撞上 Goodhart 定律,自主 Agent 怎么爬坡?
hwchase17 · x · 2026-10-09
LangChain 创始人 hwchase17 回应 Hunter Gerlach 关于 eval 工作的循环困境:
- 打造新的高价值 eval
- 发现自己在对抗 Goodhart 定律(指标一旦成为目标,就不再是好指标)
- 回到第 1 步
他的初步判断是:eval 驱动开发适用于范围狭窄的任务,但对更自主的 agent 并不奏效。由此引出开放问题:对自主 agent,正确的「爬山」方法是什么?
「编程与Agent」频道最新
- AI agent 接管贷款审批:从 6 个工作日压缩到 20 分钟 — alex_verem · 2026-10-09
- 同题测试:两个 agent 四款工具跑 3D 需求,八轮对比实测 — tobowers · 2026-10-09
- REMORY:用软记忆 token 补全上下文压缩,仅 5.2% 输入逼近全上下文 — Hanchen Xia · 2026-10-09
- 给需求自动生成专家 Agent 团队:Hermes Bot Mode 实战演示 — Teknium · 2026-10-09
- 用 Claude Code 扫 NASA TESS 数据,一早上发现两颗类地行星候选 — paraschopra · 2026-10-09
- Skillry 上线设计感 PPT Skill,Agent 一键生成可编辑幻灯片 — yihui_indie · 2026-10-09