我如何为持久化 AI 代理构建崩溃检测
发布: (2026年4月5日 GMT+8 03:54)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
关键定义
- F_total – 您模型的预测误差能量(LLM 的交叉熵损失,RL 代理的 TD 误差)。
- F_survival – 维持运行完整性所需的最小能量。
- k(s) – 随运行时间增长的灵敏度常数。
快速入门
from tci_calculator import TCICalculator
from k_estimator import KEstimator
k_est = KEstimator(window_size=100)
tci = TCICalculator(f_survival=0.35)
f_total = 0.72
complexity = 0.61
k = k_est.update(f_total - 0.35, complexity)
result = tci.compute(f_total, k)
print(result)
# TCIResult(tci=0.74, grade='A', stage='Generativity', surplus=0.37)等级含义
| 等级 | TCI 范围 | 阶段 | 操作 |
|---|---|---|---|
| A | ≥ 0.60 | 生成性 | 增加探索 |
| B | 0.40–0.60 | 学习 | 维持设置 |
| C | 0.30–0.40 | 有风险 | 减少探索 |
| D | 0.10–0.30 | 崩溃警告 | 稳定模式 |
| F | — | — | — |
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