记忆与规划

分层记忆辅助规划：让智能体连做几十个任务却不给持久化状态，规划会退化成重复试错。做法是建立分层记忆与检索回路——短期记忆存当前任务变量，长期语义记忆沉淀稳定规则，情景记忆记录成败经历，规划前先按目标检索。

排障手册

Agent 无响应 / 工具调用失败：生产环境里 Agent 突然不执行工具调用或答到一半中断，多半不是模型坏了，而是上下文、工具描述或状态管理出了偏差。可从日志、调用链、会话状态三个维度先定位故障层级，再分别处理无响应、调用超时、上下文丢失、输出截断。

安全与可靠

静态扫描 + 渗透测试互补：代码扫描报「零高危」上线仍可能被攻破，因为扫描器只能发现已知模式。静态分析擅长在源码阶段定位 SQL 注入、硬编码密钥等缺陷，却验不了真实可利用性；渗透测试从攻击者视角补这块。

Agent 混沌工程：别把混沌工程等同于「随机搞挂服务」，对自主决策的 Agent 尤其危险。应针对通信、状态管理、资源依赖设计定向故障，再用受控演练验证容错。

性能与资源

内存优化（对象池 + GC 调优）：压测中 CPU 没打满却频繁停顿，常是对象创建速度超过 GC 能力。可从对象池容量估算、复用策略、避免泄漏，以及 G1/ZGC 关键参数入手。

Locust vs JMeter：Locust 基于 Python 协程，单机并发强、用代码描述行为，适合有开发背景的团队；JMeter 依托 Java 生态，组件化和插件市场让非开发人员也能快速搭场景。

主动学习与版本兼容

主动学习选样本：把标注预算花在刀刃上——维护持续更新的查询策略，每次训练后对未标注池做价值评估，取 Top-K 交人工标注再回流训练。

Python 3.8→3.11 升级坑：asyncio 事件循环策略弃用、zoneinfo 取代 pytz 导致时区不一致、类型注解求值方式改变影响运行时反射，都是语言演进中主动清理旧接口的结果。

本文为近期 AI 智能体相关更新的速览摘要，各话题细节请以原站对应专文为准。