35｜学会“反思”：实现Agent的错误处理与自我修正
陈旭
你好，我是陈旭。
欢迎来到我们智能体构建之旅的又一个新篇章。在过去的几讲里，我们一起经历了一段非常激动人心的旅程。从第 32 讲我们为智能体设计“思考框架”开始，到第 33 讲我们亲手编码，将理论变成了现实，打造出了一个能够理解复杂目标并生成结构化 JSON 行动计划的“规划器”（Planner）。那时候，我们的 Agent 终于拥有了“大脑”。
紧接着，在第 34 讲，我们更进一步，为这个“大脑”接上了强有力的“神经中枢和四肢”——执行引擎（Execution Engine）。通过精巧的工具注册与动态调度机制，以及技术含量颇高的“步骤间引用”解析器，我们成功打通了从抽象计划到具体执行的“最后一公里”。当看到控制台里打印出的执行日志，以及我们低代码平台画布上被一步步创建出来的 UI 组件时，我相信你和我一样，都感受到了那种将代码赋予生命力的成就感。至此，“观察 - 规划 - 执行”的完整闭环，在我们的手中正式形成了！
我们的 Agent 现在就像一个一丝不苟、严格遵守指令的机器人。只要给它一份完美的计划，它就能完美地执行。这固然很棒，但现实世界，尤其是软件开发的世界，从来都不是一帆风顺的。
我们来做一个小实验，直面一次失败。想象一下，一个用户对我们的低代码助手说：“嘿，帮我把那个 ID 是 non-existent-btn 的按钮变成红色。”
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1. Agent的完美执行计划并不总是能够成功执行，需要改善其“脆弱”状态。 2. 为了提高Agent的“韧性”，需要教会它“反思”的高级技能，使其在遇到问题时能够分析问题、寻找原因，并尝试自我修复。 3. 改造执行引擎，将异常视为信息源而非终点，通过try...except代码块收集关键情报，为Agent的“反思”提供依据。 4. 通过收集的“事故报告”，Agent可以进行自我修正和“反思”，从而提高其在逆境中寻找出路的能力。 5. 设计“重规划”元提示，将“事故报告”清晰、结构化地呈现给LLM，并引导它像一个专家一样去思考解决方案。 6. 实现“重规划”循环，构建一个“执行 -> 失败 -> 重规划 -> 再次执行”的动态循环，使Agent具备了从失败中恢复的能力。
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