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Experiments
这里记录 Agent 实验:prompt 对比、工具策略、记忆方案、评估方法、模型选择、架构变化。
Experiment Log
| ID | Hypothesis | Status | Result | Link |
|---|---|---|---|---|
| KC-001 | 12 篇主题卷宗足以形成 Agent Memory 领域认知 | failed | 样本和归因不足,输出像讲课,用户认知没有提高 | 记录 |
| KC-002 | 分页语料、受控对比和证据账本能支持领域进展判断 | completed | 建立 516 篇候选、32 篇全文池和 23 篇证据账本,得到可审计结论 | 记录 |
| OPS-001 | 完整仓库交接可以让无会话上下文的 AI 继续工作 | completed | 增加状态、历史、下一步、完整性检查、模型校验和 systemd 服务管理 | 记录 |
| EVAL-001 | 现有运行事件和隔离工作区可扩展为可决策的 Agent 评测体系 | completed | 形成任务契约、分层评测、独立判分、gain/regression 对照和评分器;尚未运行真实模型 | 记录 |
Experiment Rules
- 每次实验只改变一个主要变量。
- 使用固定样本或明确记录样本来源。
- 先定义指标,再看结果。
- 记录失败实验,它们通常最有价值。
- 实验结论要写清楚适用边界。
新实验建议复制 experiment-note。