Notre avis
Trie un échec d'agent lors d'une exécution de longue durée en interrogeant le wiki des échecs pour trouver une récupération connue avant de dépenser de nouveaux tokens.
Points forts
- Réduit le gaspillage de tokens en réutilisant les récupérations connues.
- Construit une base de connaissances auto-améliorée des modes d'échec.
- Cite le failure_id pour faciliter l'audit.
- Privilégie des actions de récupération concrètes et localement exécutables.
Limites
- Dépend du contenu du wiki des échecs (problème de démarrage à froid).
- Le seuil de correspondance (0.82) peut écarter des solutions pertinentes.
- Se limite aux échecs ayant un schéma de récupération connu.
Lorsque l'agent rencontre un échec dans une tâche de longue durée et souhaite réutiliser des connaissances de récupération passées plutôt que de résoudre le problème de zéro.
Lorsque l'échec est nouveau ou que le wiki est vide, ou quand la récupération nécessite un changement de plan de haut niveau non pris en charge.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only uses the 'memory_search' tool, which is a read-only internal query. No external commands, network calls, or file system operations are performed. Recovery actions are logical steps, not system commands. No risk of data exfiltration or destruction.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
The traversal returned an empty subgraph after step 3. Use the failure wiki to find a recovery action and apply it.I'm stuck in a traversal cycle in a long-horizon run. Query the failure wiki for a known recovery and follow it.The last retrieval had low confidence. Check the failure wiki for a recovery from a similar low-confidence event.description: Triage an agent failure during a long-horizon run by querying the failure wiki for a known recovery before burning new tokens. allowed-tools: memory_search
Instructions
When the agent hits a failure during a long-horizon run (missing relation, ambiguous match, traversal cycle, low-confidence retrieval, empty subgraph, or unexpected result shape), do not attempt to solve it from scratch.
- Build a failure signature from the symptom plus the last three traversal steps. Keep it short and concrete.
- Query the failure wiki via
memory_searchusing that signature. The wiki storesFailureMode,RecoveryAction,SolutionLog, andLintIssuenodes connected to pastAgentQueryevents. - If a wiki record matches above the configured threshold (default 0.82),
apply its
recovery_actiondirectly. Cite the matchedfailure_idin the response so the next agent can audit the chain. - If no record matches, log a new
FailureModewithconfidence=0.4and apply the default recovery for the symptom class. The lint pass will flag the new memory until a later run confirms the recovery is stable. - Always record a
SolutionLogentry tying the failure_id to the recovery action and the run outcome. That log is what feeds the self-improvement loop.
Prefer recovery actions that are concrete and locally executable: backtrack to a sibling, re-rank by relationship count, fall back to semantic search, maintain a visited set, rephrase with synonyms, or return the node's raw description. Avoid recovery actions that require changing the agent's plan unless the wiki has a high-confidence example that did so successfully.
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