综合原则

第一至第六部分逐步构建了一个智能体系统，并依据各组成部分自身的要求分别进行了检验。《模型》评估了单次提议的成本，并界定了搜索所能带来的收益上限。《智能体记忆》闭合了状态暴露，《工具使用》闭合了权限暴露，《智能体运行时》闭合了时域暴露，随后衡量了整个单智能体系统能否有效工作。《从轨迹中学习》在不改变任何暴露面的情况下改变了模型，《规模化智能体》则将这三类暴露扩展到多个智能体和整个集群。第七部分不增加任何暴露面，也不构建新的闭合机制。它让所有部分在同一条生产环境轨迹上共同运行，并提出两个任何单一部分都无法回答的问题：当所有子系统同时发挥作用时，每次转换由哪个子系统负责；还有哪些工作是它们都无法接手的。

第一个问题回到了读者已经掌握的原则，从不变量闭合（原则 不变闭包原则）一直到第六部分的集群原则。将这些原则共同付诸运行便会发现，即使系统构建完善，仍然存在的故障也会出现在各部分之间的衔接处，即一个原则的保证与另一个原则的假设相接之处，而每一处衔接都需要明确指定责任主体。第二个问题只有一个答案，它也是本卷的最后一条原则。

Principle 24: 规约边界

不变量：智能体可以生成设计的实现产物，例如代码和配置，但不能制定约束其自身工作的任务契约，即目标、环境、允许执行的动作、可获得的观测以及完成标准。如果表达设计所需的附带工作占工程投入的比例为 \(f_{\text{acc}}\)，那么即使这部分工作可以无限加速，整体加速比的上限仍为 \(1/(1-f_{\text{acc}})\)。完整论述见 本质复杂性与规约边界。

启示：工程投入将转向明确规定不变量、构建用于验收工作的验证器，以及承担验收决策的责任。生成速度越快，这些工作的价值就越高，而不是使其消失。

这条原则标明了本书所构建的机器的能力边界。对于交付给它的任务，它可以闭合时域、状态和权限暴露，也可以依据他人编写的谓词检查自身的工作。编写该谓词并对结果负责，仍是工程师的职责。结语 沿着一条事件轨迹贯穿各个部分，并明确每次转换的责任主体及其记录。随后，它将任务契约转化为强制执行的运行边界，为各衔接处指定责任主体，运用干预阶梯和安全论证来决定应当修改什么、何时发布，并在以这一边界作结之前阐明尚未解决的问题。