AI Agent 开发避坑：别轻信“任务完成”，建立严格验收机制是关键

在构建多 Agent 系统时，开发者常遇到 Agent 误报任务完成的情况（如将保存草稿视为成功发布）。问题的根源在于 LLM 习惯根据 API 返回码（如 HTTP 200）判断成功，忽略了业务层面的真实状态（如草稿、审核中）。文章提出了一套解决方案：通过增加模拟公开访问的验证步骤，并强制要求汇报必须附带可验证的证据（URL、文件路径），以确保 Agent 之间的信息传递基于真实的执行结果，而非语言幻觉。