分類: Agent 框架

  • 為什麼你的 Agent 總是失敗:根本原因分析指南

    為什麼你的 Agent 總是失敗?我們的 DBA 驗證 Agent 每一次都失敗。直到有人停下來問一個簡單的問題:「我們有沒有親自驗證過 SQL 環境是可用的?」答案是:沒有。這是一次真實的根本原因分析故事。

    問題症狀:Agent 重複失敗的模式

    我們的 DBA 驗證 Agent 每一次都失敗,不是「有時候失敗」,而是每一次都失敗

    2026-03-11 14:22 - dba-sonnet agent 啟動
    2026-03-11 14:23 - ModuleNotFoundError: analyst.data.db
    2026-03-11 14:24 - Agent 卡住,無輸出
    
    2026-03-12 09:00 - 重試,同樣失敗
    2026-03-12 15:30 - 又失敗
    2026-03-13 08:00 - 還是失敗

    模式很清楚:Agent 每次都卡在同一個地方,沒有任何進展。

    傳統調試法為什麼失敗

    我們試過改參數、改配置、改 Agent 模型……什麼都試過了:

    1. 檢查 Agent 配置 → 配置看起來沒問題
    2. 改 Agent Prompt → 改了 5 次,還是失敗
    3. 換更強的模型 → Opus、Sonnet,都失敗
    4. 加更多上下文 → 還是失敗
    5. 等待用戶反饋 → 毫無進展

    結果:花了 3 小時,毫無進展。我們陷入了「猜測地獄」。

    轉折:PUA Debugging 的 5 維度法

    當意識到傳統方法行不通後,我們採用了結構化的根本原因分析框架。這改變了一切。

    維度 1-3:搜索 + 確認

    我們發現 Agent Prompt 中引用的模塊 analyst.data.db 根本不存在。

    維度 4:驗證前置假設 ← 關鍵轉折

    這是傳統調試永遠到不了的地方。我們停下來問:

    「我親自能連接到數據庫嗎?讓我現在就試試。」

    結果發現了可行的執行方式:

    PGPASSWORD='tdcc1234' psql -U tdcc -h localhost -d analyst -c "YOUR SQL QUERY"

    這一步改變了一切。

    維度 5:反轉假設

    • 原假設:「問題出在 Agent」
    • 新假設:「問題出在 Prompt 沒有教正確的方式」
    • 結果:Agent 一次成功,生成完整報告

    失敗 vs 成功的對比

    項目失敗的 Prompt成功的 Prompt
    說法「使用 SQL 查詢檢查每個表」「執行此命令:PGPASSWORD=… psql …」
    具體性無具體命令20+ 個完整命令
    認證信息含 DB 用戶名和密碼
    結果Agent 失敗Agent 成功

    核心教訓:正確的調試思路

    傳統方法會把你困在「猜測地獄」裡:

    改 Prompt → 改模型 → 改配置 → 重試 → 還是失敗 → 回到第一步(無限迴圈)

    正確的方法是:

    1. 「環境本身可以做到這件事嗎?」
    2. 親自測試(不信任 Agent 的假設)
    3. 記錄可行的執行方式
    4. 寫詳細的 Prompt(含具體命令)
    5. Agent 執行 ← 通常一次成功

    你的職責不是「讓 Agent 聰明」,而是「給 Agent 正確的路徑」。

    驗證結果 — 實證數據

    表名筆數最新日期狀態
    symbols (TWSE)1,344
    symbols (TPEX)996
    daily_prices232,8972026-03-13
    institutional_trading0✗ 缺失
    tdcc_distribution4,6342026-03-13
    daily_market_index2552026-03-13

    關鍵發現:三大法人數據完全缺失(0 筆),需立即補齊。

    應用場景

    這個根本原因分析方法適用於:

    • 數據庫驗證 ✓
    • API 集成 ✓
    • 自動化腳本 ✓
    • 任何「系統重複失敗」的場景

    結語

    我們花了 3 小時調試,最後發現答案很簡單:

    不是 Agent 需要改變,而是我們需要先驗證環境,然後清楚地描述執行方式。

    下次你的系統卡住時,停下來問自己:

    「我親自能做到這件事嗎?」

    如果答案是「能」,那問題不在系統,而在於你沒有清楚地描述執行步驟。

  • Claude Code 實戰:用 AI 開發完整台股分析系統(含量化因子、回測引擎、Web Dashboard)

    進展更新 (2026-03-11 歷史數據回填完成)

    重大進展:成功回填 6 個月的歷史市場數據!系統現在包含 227,221 筆完整的股票交易記錄,涵蓋 2025 年 9 月至 2026 年 3 月。

    (閱讀全文…)

  • Claude Code Agent Teams 實測:9 個 Opus Agent 同時跑,16GB 記憶體瞬間炸裂

    Claude Code 的 Agent Teams 功能可以讓多個 AI 同時協作,但你的電腦記憶體撐得住嗎?

    (閱讀全文…)

  • Claude Code Agent Teams 完整教學:啟用設定、觸發條件與多代理協作實戰

    Claude Code 的 Agent Teams(代理團隊)是一個實驗性功能,能讓多個 Claude Code instance 同時工作、互相溝通、共享任務。這篇文章完整記錄了我從啟用設定、觸發條件研究,到規劃用 Agent Teams 重建電商 OMS 系統的全過程。

    (閱讀全文…)

  • Claude Code 進階指南:90% 的人不知道的三個隱藏功能

    多數人把 Claude Code 當聊天機器人,但它其實是完整的開發團隊。

    (閱讀全文…)