15｜行为干预：防止 Agent 陷入“死循环”的 System Reminders 机制
Tony Bai
你好，我是 Tony Bai。欢迎来到《从 0 开始构建 Agent Harness》专栏的第十五讲。
在前面的模块中，我们已经为 go-tiny-claw 赋予了一定的稳定性和自驱力：它有了一颗带“慢思考”的心脏（Main Loop），能操作底层操作系统的手脚（极简工具集），还能在 Plan 模式下利用文件系统（PLAN.md / TODO.md）进行超长记忆和规划。甚至在上一讲中，它学会了在遇到底层报错时通过系统注入的模板协助 Agent 进行“错误自愈（Error Recovery）”。
可以说，我们的 Agent 已经是一个极其勤奋且不轻言放弃的“初级程序员”了。但是，只要你带过新人程序员，你就一定经历过这样的崩溃瞬间：新人遇到一个报错，比如某个环境变量没配好导致命令找不到，他没有停下来去 Google 搜一下根本原因，也没有去向导师求助，而是开始疯狂地凭直觉在命令行里盲试：加 sudo、改绝对路径、加 ./ 前缀…… 他陷入了逻辑的死胡同，整整一下午都在原地打转。
大模型在执行长程任务时，也会犯一样的错误。
在驾驭工程中，我们称这种现象为 Doom Loop（死循环）或者 Exploration Spiral（探索螺旋）。这是阻碍大模型走向全自动工业级可用的一大拦路虎。
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