Agent 不能只记录调用了什么,还要记录为什么调用 | KDC 系列 03
vivo 互联网存储团队在 KDC 系列第三篇中提出推理对象(Reasoning Object),用于记录 Agent 做出判断的目标、知识引用、证据、风险与行动授权,而不只是记录 Tool 调用。
推荐理由:文章用一次误退款案例拆解 Agent 行动审计缺口,提出推理对象与 Tool、Skill、Capability 的分层责任,可供设计高风险 AI 行动治理时参考。
vivo 互联网存储团队在 KDC 系列第三篇中提出推理对象(Reasoning Object),用于记录 Agent 做出判断的目标、知识引用、证据、风险与行动授权,而不只是记录 Tool 调用。
推荐理由:文章用一次误退款案例拆解 Agent 行动审计缺口,提出推理对象与 Tool、Skill、Capability 的分层责任,可供设计高风险 AI 行动治理时参考。
vivo 互联网存储团队提出 KDC 的 Reality First 视角,主张 AI 应用架构先明确领域现实,再设计数字表示、运行时判断与行动反馈。退款案例说明,渠道受理或接口成功不等于用户到账,Agent 可能将表示歧义放大为错误行动;Reality Map 方法通过梳理系统职责、现实要素、数字表示和结果反馈定位映射缺口。
推荐理由:通过梳理现实状态、数字表示与结果反馈的对应关系,团队可以定位业务承诺超出系统观察范围的建模缺口。