Agent 的停止條件：怎麼判斷任務真的完成了

Agent 最常見的兩種失敗：一是任務沒做完就宣告完成，二是在同一個問題上反覆嘗試直到耗盡步數。兩者都源於停止條件沒設計好。

四種停止條件

1. 模型自述完成：最弱的一種，必須搭配驗證。
2. 結構化完成訊號：要求模型呼叫一個 finish 工具並帶上結果，比自然語言可靠。
3. 程式驗證通過：例如檔案已產生、API 回傳 200、測試通過。這是最強的條件。
4. 資源上限：步數、時間、成本任一超標即中止，是安全網而非正常路徑。

FINISH_TOOL = {
  'name': 'finish',
  'description': '任務完成時呼叫，並附上最終結果與依據。若尚未完成請勿呼叫。',
  'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
     'result': {'type': 'string'},
     'evidence': {'type': 'string', 'description': '支持結果的具體事實，例如工具回傳值'}
  }, 'required': ['result', 'evidence']}
}

偵測原地打轉

記錄每一步的「工具名＋參數雜湊」，連續兩次完全相同就代表卡住了。這時應該中止並回報，而不是讓它繼續。

seen = []
sig = hashlib.md5(f'{call.name}:{json.dumps(call.arguments, sort_keys=True)}'.encode()).hexdigest()
if seen[-1:] == [sig]:
    return '偵測到重複操作，已中止。'
seen.append(sig)