专题演讲嘉宾:肖汉松

蚂蚁集团阿福 Harness 架构组负责人

蚂蚁集团技术专家,阿福 Harness 架构组负责人,参与阿福从 0 到 1 的建设。长期从事 Agent 相关工作,实践方向包括 Agent 强化学习和 Harness Engineering。

by 肖汉松

蚂蚁集团
阿福 Harness 架构组负责人

Agent 进入生产环境后,随着用户量增长,线上 badcase 也会持续增加。蚂蚁阿福上线后同样面临这一问题。从 badcase 的发现、归因和分派,到修复、验证和结果回流,各环节都需要工程师人工衔接。即使有 AI 辅助,处理能力仍不足以应对持续新增的问题。为此,我们分两个阶段推进:先用 Harness Engineering 解决“如何可靠修好 badcase”,再用 Loop Engineering 解决“如何持续修复 badcase”。

第一个问题是:如何减少人工参与,让 Agent 自主完成 badcase 的修复和验证?我们为 Agent 接入开发、部署和评测工具,通过执行约束保障长任务持续运行,再通过评测约束判断问题是否真正修好。在一次真实任务中,Agent 连续迭代 16 轮,改动最终经人工复核后上线。

当修复和验证能够稳定运行后,新的瓶颈随之出现:发现、归因、分派和结果回流仍依赖人工。如何把这些环节也交给 Agent,不再由工程师逐条发起 badcase 修复任务?我们将完整流程组织成两个相互衔接的循环(Loop):内循环负责修复和验证,外循环负责发现、归因、分派和结果回流。两个循环衔接后,系统可以持续处理 badcase;异常改派和最终上线仍由人把关。

本次分享将结合真实案例,展示 badcase 如何入池、分派、修复和验证,并说明当前哪些环节仍需人工决策。

演讲提纲

1. 业务背景与 badcase 处理现状

  • badcase 持续进入,工程师需要逐条分析、修改、部署和评测,现有处理能力难以覆盖不断新增的问题
  • 一个 badcase 从发现、归因、分派到修复、验证和关闭,需要多名工程师在不同环节手工交接
  • 两阶段改造思路:先让 Agent 自己完成修复和验证,再让 Agent 持续接收和处理新问题

2. Harness 设计与单 Agent 自主迭代

  • 工具接入:把开发、部署、发起评测和获取结果变成 Agent 可以直接调用的工具
  • 长任务运行:解决任务提前结束、重复空转和上下文不足等问题;主 Agent 负责目标管理,子 Agent 执行每轮分析和修改
  • 避免只优化评测分数:隔离开发数据与验证数据,并在每轮修改后重新与当前基线对比
  • 实践结果:Agent 连续迭代 16 轮,改动经人工复核后上线

3. Loop 架构与内外循环协作

  • 修复效率提升后,问题发现、归因、分派和结果回收仍依赖人工,成为新的瓶颈
  • 外循环 Agent 小队负责接收问题、分派任务,并根据处理结果决定后续流向;内循环 Agent 小队负责诊断、修改和验证
  • 两组 Agent 共用 Harness 提供的工具、状态记录、执行约束和评测

4. Agent 小队任务处理与验证流程

  • 接收与分派:先对一批 badcase 去重、归类和初步归因,再按问题归属创建任务
  • 诊断与修改:根据证据定位问题所在层级,确认修改范围后,审查方案并实施修改
  • 独立验证:验证者不参与修改,独立确认目标问题是否解决,并检查是否对其他问题造成影响
  • 失败后改派:当前小队无法处理时,将判断结果和证据返回外循环,经人工确认后重新分派

5. 落地效果与实践经验

  • 明确当前可由 Agent 处理的 badcase 类型,以及仍需人工介入的问题
  • 工程师不再逐项执行重复操作,但仍负责制定约束、抽样复核、异常决策和最终确认
  • 从自动化评测开始,先让一个边界清晰、结果可验证的小型 Harness 稳定运行,再通过定时任务驱动 Loop 持续处理问题

实践痛点

  • 如何让 Agent 在长时间、多轮执行中保持稳定,避免早停
  • 如何判断 Agent 是否真正解决了问题,而不是只提高了评测分数
  • 如何保证多 Agent 之间的任务、状态和证据能够可靠交接,并划清自动执行与人工决策的边界

演讲亮点

  • 以线上 badcase 处理为真实案例,复盘从 Harness 到 Loop 的两阶段演进:先用 Harness 支撑 Agent 稳定完成修复和验证,再由两支 Agent 小队共用这套 Harness,持续接收、分派和处理新问题
  • 不只展示成功结果,也通过失败案例说明评测、独立验证和证据回流在闭环中为何缺一不可
  • 不追求“全自动化”,而是明确 Agent 自动执行与人工决策、复核和最终责任之间的边界

听众收益

  • 判断自己的场景处于哪个阶段:应先建设 Agent Harness,还是需要引入 Loop 处理持续问题
  • 掌握一套判断 Agent 是否真正形成闭环的检查方法:能否持续执行、是否经过独立验证、失败后是否有明确的后续处理流程
  • 获得一条明确的实施路径:从自动化评测和边界清晰、结果可验证的小型 Harness 开始,逐步扩大 Agent 的自主范围,同时保留人工决策与最终责任

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