长任务管理

AI Agent长时间任务的收敛与验证：从实验到机制解析

本文通过作者使用Claude Code `/workflows`和Codex `/goal`进行的系列实验，深入探讨了AI Agent在执行长时程任务时的收敛机制。文章揭示了Agent如何通过目标分解、反馈循环和状态验证来确保任务持续向预期结果推进，避免在复杂指令或长时间运行中偏离轨道。这对于理解和优化AI Agent的可靠性与实用性具有重要参考价值。