From Model Scaling to System Scaling: Scaling the Harness in Agentic AI
从模型缩放转向系统缩放：Agent 系统的框架工程
🧭 Agent 系统架构设计 · 从模型扩展到系统扩展 ★ 深度解读
UC Berkeley
将 Agent 性能瓶颈从单一模型能力提升为包含记忆、上下文、技能路由与治理的全系统设计问题。
📌 工作参考价值（4 点）
- 将记忆从“存储”重新设计为“信任”问题：在电商客服或推荐 Agent 中，对用户偏好、订单状态的记忆需增加时效性、验证性与置信度字段，检索时纳入衰减惩罚，避免过时信息导致错误推荐或承诺。
- 分离式上下文治理：构建上下文构造器，按任务动态组合最小必要信息（持久项目知识 + 实时检索），替代全量拼接历史；可类比推荐系统中只喂入当前会话必要特征与实时用户行为，降低噪声。
- 技能路由与后置校验：为工具和子 Agent 定义显式的后置条件检查，路由策略从固定规则转向在线学习（如基于置信度升级），防止未经验证的输出被直接采纳；这在多 Agent 协作的订单处理、库存查询中可显著减少错误扩散。
- 将评测从终点成功率拓展到过程与长期维度：建立包含轨迹质量、记忆卫生、上下文效率、通信保真度等维度的内部评测集，用于持续监控 Agent 系统退化，而不仅看单次任务完成率，适合推荐系统 A/B 测试中的长期收益与风险衡量。