PROMPT RECORD · 公开作品详情
- 护栏（Guardrails）
公开 AI 图像创作记录，包含原图、提示词、使用模型、作者、标签与来源。
- 使用模型
- None
- 创作者
- @sigoEgwey
- 发布时间
- Wed Jul 01 09:35:34 +0000 2026
- 图片数量
- 1 张
完整提示词
源提示词按原始换行与标点完整保留- Guardrails - Working memory - Semantic, episodic, and procedural memory - Tool loops with clear exit conditions - Human handoff when needed - Tracing - Evals - Health monitoring - A feedback loop that learns from failures The LLM is just one part of the system. The harness is what makes an agent reliable. Building AgentRail changed how I think about agent architecture. Prompts matter, but memory, observability, and evals matter a lot more. I put together a system design that shows how all these pieces fit together: https://t.co/znpPq1BH2S
提示词译文
译文与源提示词分开显示，不替代原文- 护栏（Guardrails） - 工作记忆 - 语义记忆、情景记忆和程序性记忆 - 具有明确退出条件的工具循环 - 需要时的人工接管 - 追踪（Tracing） - 评估（Evals） - 健康监控 - 一个能从失败中学习的反馈循环 LLM 只是系统中的一部分。正是这套“执行框架”（harness）让智能体变得可靠。 构建 AgentRail 改变了我的智能体架构思维。提示词固然重要，但更重要的是记忆、可观测性，以及评估。 我整理了一份系统设计，展示这些部分是如何组合在一起的： https://t.co/znpPq1BH2S