Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第 11 章：目标设定与监控模式（Goal Setting and Monitoring）

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一、内容核心提炼

AI 代理若要在复杂、动态、长周期的任务中自主、可靠、可解释地达成人类意图，必须内置“目标设定与监控”闭环。本章提出了一套可工程化落地的设计模式，把“高层意图 → 可度量目标 → 持续监控 → 反馈修正”固化到代理架构里，从而把单次问答式的“反应型”系统升级为“目标驱动型”系统。

核心要点

1. 目标不是 prompt 里的“一句话”，而是被显式解析、可度量、可分解、可追踪的数字化对象。
2. 监控不是打印日志，而是把“环境状态、工具输出、中间子目标达成度”持续映射到同一度量空间，实时计算偏差。
3. 反馈闭环必须可编程：当偏差超出阈值时代理能自动 replan、escalate 或终止，避免“无限自我循环”。
4. LLM 既是“计划器”也是“裁判”的极简实现极易产生幻觉；生产级方案应引入多角色异构代理（Programmer / Reviewer / Tester / Monitor），实现“写-评-测”分离，降低自我评估偏差。
5. 模式与框架正交：无论使用 ReAct、AutoGPT、LangGraph 还是 Google ADK，均可把“目标-监控”层抽象为独立组件，做到“换脑不换目标”。

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二、原理与机制详解

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