知鸦日报2026-07-22

AI Agent的不确定性需通过经验自进化来约束。AgentLoop从真实运行轨迹中自动挖掘有效路径与失败模式，生成结构化经验并注入运行时，提升任务成功率与稳定性，同时优化单位成功成本。经验可跨模型、跨Agent共享，让组织能力持续积累。

测开不应只是写脚本、支撑业务，而要成为质量能力的设计者。AI降低了沉淀工具、规则、资产的门槛，但关键是用它打破“越忙越没时间建设”的循环，让研发自测、资产复用、风险前置成为常态，完成从脚本生产者到体系构建者的升级。

高德基于QoderWork Agent Skill构建了NL2SQL智能取数系统，从V1的分域独立Skill演进到V2的统一Skill加确定性两级路由，通过知识工程让352张表变得“AI友好”。核心是确定性优于模糊性、按需加载知识、标准化工作流，最终将取数准确率提升至95%以上，效率提升30倍。

AI原生研发的核心是搭好底座：沉淀通用能力、设工程护栏、建协作机制。让AI高效开发，非开发者也能参与建设。基础设施越好，AI产出质量越高，人的审查负担越轻，形成正向循环。