用户点了“接受”，不代表 Agent 做对了：持续学习先要读懂撤销和重试

导读

用户连续接受 Agent 的代码改动，不代表每一步都正确；错误可能在几次提交后才暴露，随后才被撤销或修改。Trajectory 联合创始人 Arjun Karanam 认为，持续学习要保留完整执行过程和纠正行为，再判断应该改模型、工具、组织知识还是个人设置。团队需要记录模型调用、工具输入输出、子任务、重试和最终结果，才能区分推理错误与工具或上下文问题；用户改写、重试后的选择和测试结果，比单次接受更能提供纠正线索。更新之前还要看信号适用于谁、有效多久、错误来自哪一层，并在接近生产环境的隔离快照里重放评测，避免重复修改真实数据。客户数据若受合同限制，合成样本也不自动保证隐私，训练用途仍要受授权边界约束。