如何衡量 AI Agent 的自主性（实践视角）

AI Agent 已经在很多场景里落地应用，但我们对它们在真实世界里的“自主性”究竟有多强，了解并不多。

研究方法

这里是一段正文示例，用于验证排版的节奏、行高与留白。我们会在实现阶段把内容源替换成真实文章。

一个数学公式

行内公式：$E=mc^2$。
块级公式：

$$\nabla \cdot \vec{E} = \frac{\rho}{\varepsilon_0}$$

代码块（卡片化）

pnpm add react-markdown remark-gfm remark-math rehype-katex

结果与讨论

当我们把“自主性”拆成若干可观测指标（例如：无需人工确认的连续步骤数、环境反馈的闭环能力、失败后的自我修复等），就能更稳定地比较不同系统与不同任务。

结语

这是一篇用于搭建博客系统的示例文章。正式内容将通过 Git PR 的“审核发布”流程进入线上。