BP10 · 单步断言与漂移检测#

定位：面试官追问 Agent 质量保障时的拷问预备。

核心口述（30 秒）#

“三类断言（Schema/Sequencing/Semantic）校验单步正确性。Silent Drift 漂移检测识别四类信号：目标遗忘/探索发散/偏好丢失/成本失控。两段式检测：确定性预检 + LLM 推断。分级纠正：轻微注入提醒/严重强纠正/连续严重强制收尾。“

LoopDetector 检测行为模式（同工具刷屏），漂移检测检测语义偏离（方向跑偏）。正交互补。

每次调 LLM ~100 token，10 轮每轮 2-3 次 = 20-30 次额外 LLM 调用。确定性预检覆盖 80% 场景。

太频繁成本高且误判多（1-2 步探索是正常策略调整）。3 轮是平衡点。

连续严重漂移意味着已经跑偏。用已有候选做诚实部分推荐，不继续烧 token 拿不相关结果。

目标遗忘：query 关键词在最近工具调用中消失。探索发散：连续 N 步品类完全不同。偏好丢失：硬约束关键词未出现在参数。成本失控：当前 token 速率 vs 历史基线。

漂移检测触发强制收尾 → 授权阶段机到 CONCLUDING。终结工具豁免阶段门——任何时候 Agent 想收尾都不拦。设计上已解决互矛盾。