問題 3 / 5
當 AI 被賦予處理「數小時複雜任務」的權限時，最容易踩到哪些雷區？我們該如何設定防護機制？
AI 根據文章內容回答
讓 AI 模型進行長時間自主運算時，最常遇到的問題是「上下文漂移（Context Drift）」與「錯誤累積」，即模型在中間某個步驟理解偏差後，導致後續所有輸出偏離軌道。
為了避免這種情況，建議導入以下防護機制：
為了避免這種情況，建議導入以下防護機制：
- 設定檢查點（Checkpoints）：不要讓模型一次執行到底，要求它每完成一個子任務即回傳狀態報告，以便適時人工介入。
- 結合單元測試（Unit Tests）：在讓 Grok 4.7 自動修改代碼時，要求它每寫完一個模組必須通過自動化測試，若失敗則觸發自我修正，而非繼續盲目撰寫。
- 設定 API Token 消耗上限：避免 Agent 陷入死循環（Infinite Loop）不斷重試，造成意料之外的 API 費用暴增。