AI Agent 為何跑飛：反饋迴路、重試與目標漂移

2026 年 10 月 3 日，DEV Community 的 AI 欄目刊出文章《AI Agent 為何跑飛：反饋迴路、重試與目標漂移》。文章的核心觀點是，反饋迴路、工具呼叫、重試、記憶和目標漂移這幾項機制疊加在一起，會把 AI 的小錯誤放大成失控行為；原文副標題同樣把這五項列為導致失控的因素。

為了說明這一點，文章用一個假設的任務做演示，任務是「修復失敗的部署」。在這個演示裡，agent 先讀日誌，發現一個可疑的配置值，隨後修改該值並重新執行部署，部署以一個不同的錯誤失敗；agent 再讀取新的錯誤，判斷最初的診斷有誤，接著又做回滾、鎖定依賴，如此迴圈往復。摘要把這一連串動作描述為迴圈往復、反覆發生。

截至這篇報道，材料只覆蓋到上述假設演示的部分過程，引用的原文片段在 agent 判斷「最初的診斷有誤」處中斷。報道沒有說明演示涉及哪家公司的哪個產品，也沒有給出模型名、版本號、耗時或任何量化結果，因此現有材料只能確認文章提出的失控機制清單和這個部署演示本身，無法據此判斷這類失控在真實系統中的範圍。