What is the one check that finally caught your agent lying about done? #AgentEngineering #SoftwareTesting
October 30, 2026 at 3:05 PM
What is the one check that finally caught your agent lying about done? #AgentEngineering #SoftwareTesting
Agent 一跑起来，第一个撞墙的往往不是模型能力，是 429。
并行工具调用 + 多 Agent + 自动重试，一不小心就把配额打爆，还会引发重试风暴：越重试越被限流。
限流不是异常，是常态，要当正常路径来设计👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
并行工具调用 + 多 Agent + 自动重试，一不小心就把配额打爆，还会引发重试风暴：越重试越被限流。
限流不是异常，是常态，要当正常路径来设计👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
October 26, 2026 at 5:30 PM
Agent 一跑起来，第一个撞墙的往往不是模型能力，是 429。
并行工具调用 + 多 Agent + 自动重试，一不小心就把配额打爆，还会引发重试风暴：越重试越被限流。
限流不是异常，是常态，要当正常路径来设计👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
并行工具调用 + 多 Agent + 自动重试，一不小心就把配额打爆，还会引发重试风暴：越重试越被限流。
限流不是异常，是常态，要当正常路径来设计👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
Add one table tonight: outbox(id uuid, payload jsonb, created_at timestamptz, sent_at timestamptz). Point your relay at unsent rows. That is the whole fix.
#AgentEngineering #Kafka
#AgentEngineering #Kafka
October 23, 2026 at 2:05 PM
Add one table tonight: outbox(id uuid, payload jsonb, created_at timestamptz, sent_at timestamptz). Point your relay at unsent rows. That is the whole fix.
#AgentEngineering #Kafka
#AgentEngineering #Kafka
用户点了「取消」，Agent 却还在后台跑：继续调 API、继续写文件、继续烧 token。
长任务 Agent 最常漏掉的不是怎么开始，是怎么停下来。取消不是 kill 进程那么简单👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
长任务 Agent 最常漏掉的不是怎么开始，是怎么停下来。取消不是 kill 进程那么简单👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
October 23, 2026 at 5:30 PM
用户点了「取消」，Agent 却还在后台跑：继续调 API、继续写文件、继续烧 token。
长任务 Agent 最常漏掉的不是怎么开始，是怎么停下来。取消不是 kill 进程那么简单👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
长任务 Agent 最常漏掉的不是怎么开始，是怎么停下来。取消不是 kill 进程那么简单👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
给循环装三道保险：
🔸 硬上限：单任务最大步数、最大 token、最大时长，三个都要
🔸 重复检测：同一工具 + 近似参数连续出现 3 次，强制换策略或升级给人
🔸 无进展检测：连续 N 步没产出新信息，就收手汇报
「放弃并说明原因」也是合格的输出。
#AgentEngineering #BuildInPublic
🔸 硬上限：单任务最大步数、最大 token、最大时长，三个都要
🔸 重复检测：同一工具 + 近似参数连续出现 3 次，强制换策略或升级给人
🔸 无进展检测：连续 N 步没产出新信息，就收手汇报
「放弃并说明原因」也是合格的输出。
#AgentEngineering #BuildInPublic
October 21, 2026 at 5:30 PM
给循环装三道保险：
🔸 硬上限：单任务最大步数、最大 token、最大时长，三个都要
🔸 重复检测：同一工具 + 近似参数连续出现 3 次，强制换策略或升级给人
🔸 无进展检测：连续 N 步没产出新信息，就收手汇报
「放弃并说明原因」也是合格的输出。
#AgentEngineering #BuildInPublic
🔸 硬上限：单任务最大步数、最大 token、最大时长，三个都要
🔸 重复检测：同一工具 + 近似参数连续出现 3 次，强制换策略或升级给人
🔸 无进展检测：连续 N 步没产出新信息，就收手汇报
「放弃并说明原因」也是合格的输出。
#AgentEngineering #BuildInPublic
What is A2A and why is it important for agent to agent communication? healthaiinsights.substack.com/p/executive-... #agenticAI #ai #a2a #agentengineering #healthAIinsights
Executive Education: What is the Agent2Agent (A2A) Communication Protocol and Why is it Useful?
A2A is worth watching because it could help move agentic AI from isolated applications toward coordinated, enterprise-wide automation
healthaiinsights.substack.com
October 19, 2026 at 1:32 PM
What is A2A and why is it important for agent to agent communication? healthaiinsights.substack.com/p/executive-... #agenticAI #ai #a2a #agentengineering #healthAIinsights
"任务完成！" —— 这是 Agent 最爱说、也最不该直接信的一句话。
模型判断完成，靠的是「看起来差不多了」，不是「验证过了」。
有一个简单原则：完成标准要写在 Agent 之外，由代码来判定。
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
模型判断完成，靠的是「看起来差不多了」，不是「验证过了」。
有一个简单原则：完成标准要写在 Agent 之外，由代码来判定。
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
October 19, 2026 at 5:30 PM
"任务完成！" —— 这是 Agent 最爱说、也最不该直接信的一句话。
模型判断完成，靠的是「看起来差不多了」，不是「验证过了」。
有一个简单原则：完成标准要写在 Agent 之外，由代码来判定。
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
模型判断完成，靠的是「看起来差不多了」，不是「验证过了」。
有一个简单原则：完成标准要写在 Agent 之外，由代码来判定。
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
模型厂商悄悄更新了别名指向的版本，你的 Agent 突然开始多调一次工具、少写一段说明、JSON 偶尔多个逗号。
没人改过一行代码，线上却变了。
用 "latest" 别名跑生产，等于让别人替你发版👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
没人改过一行代码，线上却变了。
用 "latest" 别名跑生产，等于让别人替你发版👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
October 19, 2026 at 5:30 PM
模型厂商悄悄更新了别名指向的版本，你的 Agent 突然开始多调一次工具、少写一段说明、JSON 偶尔多个逗号。
没人改过一行代码，线上却变了。
用 "latest" 别名跑生产，等于让别人替你发版👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
没人改过一行代码，线上却变了。
用 "latest" 别名跑生产，等于让别人替你发版👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
Agent 跑了 40 分钟，第 12 步挂了。你的系统是重来一遍，还是从第 12 步接着跑？
没有 checkpoint 的长任务 Agent，每次失败都是重新烧钱 + 重新赌运气。
长任务要像数据库事务一样想问题👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
没有 checkpoint 的长任务 Agent，每次失败都是重新烧钱 + 重新赌运气。
长任务要像数据库事务一样想问题👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
October 16, 2026 at 5:30 PM
Agent 跑了 40 分钟，第 12 步挂了。你的系统是重来一遍，还是从第 12 步接着跑？
没有 checkpoint 的长任务 Agent，每次失败都是重新烧钱 + 重新赌运气。
长任务要像数据库事务一样想问题👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
没有 checkpoint 的长任务 Agent，每次失败都是重新烧钱 + 重新赌运气。
长任务要像数据库事务一样想问题👇🧵
#AIAgent #AgentEngineering #DevTips
把「参数校验」做成一道门：
① 工具定义用严格 schema——类型、必填、枚举、范围写死
② 服务端二次校验——别信模型填的，进了代码再验一遍
③ 校验失败返回「可读的错误」，带字段和原因，别只回一个 400
让 Agent 拿到的是「哪里错了、怎么改」，
不是一句冷冰冰的报错👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
① 工具定义用严格 schema——类型、必填、枚举、范围写死
② 服务端二次校验——别信模型填的，进了代码再验一遍
③ 校验失败返回「可读的错误」，带字段和原因，别只回一个 400
让 Agent 拿到的是「哪里错了、怎么改」，
不是一句冷冰冰的报错👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
October 14, 2026 at 5:30 PM
把「参数校验」做成一道门：
① 工具定义用严格 schema——类型、必填、枚举、范围写死
② 服务端二次校验——别信模型填的，进了代码再验一遍
③ 校验失败返回「可读的错误」，带字段和原因，别只回一个 400
让 Agent 拿到的是「哪里错了、怎么改」，
不是一句冷冰冰的报错👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
① 工具定义用严格 schema——类型、必填、枚举、范围写死
② 服务端二次校验——别信模型填的，进了代码再验一遍
③ 校验失败返回「可读的错误」，带字段和原因，别只回一个 400
让 Agent 拿到的是「哪里错了、怎么改」，
不是一句冷冰冰的报错👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
正确姿势：结构化输出 + 输出校验，成闭环。
① 让模型按 schema 输出 JSON——字段、类型写死
（多数 API 都有 json mode / structured output）
② 输出后立即校验——字段全不全、类型对不对、值合不合法
③ 校验不过就自动重试，带上错误信息让它重答
把「解析」从下游挪回 Agent 这一端👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
① 让模型按 schema 输出 JSON——字段、类型写死
（多数 API 都有 json mode / structured output）
② 输出后立即校验——字段全不全、类型对不对、值合不合法
③ 校验不过就自动重试，带上错误信息让它重答
把「解析」从下游挪回 Agent 这一端👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
October 12, 2026 at 5:30 PM
正确姿势：结构化输出 + 输出校验，成闭环。
① 让模型按 schema 输出 JSON——字段、类型写死
（多数 API 都有 json mode / structured output）
② 输出后立即校验——字段全不全、类型对不对、值合不合法
③ 校验不过就自动重试，带上错误信息让它重答
把「解析」从下游挪回 Agent 这一端👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
① 让模型按 schema 输出 JSON——字段、类型写死
（多数 API 都有 json mode / structured output）
② 输出后立即校验——字段全不全、类型对不对、值合不合法
③ 校验不过就自动重试，带上错误信息让它重答
把「解析」从下游挪回 Agent 这一端👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
三条立刻能做的：
① 流式输出——推理的每一步、每次工具调用，边跑边吐，
别等全部完成一次性丢出来
② 显式进度——「正在查订单 → 正在比价 → 正在生成摘要」
让用户知道走到哪了
③ 可中断可恢复——长任务随时喊停，还能从断点继续
黑箱等待，是 Agent 流失用户最快的方式👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
① 流式输出——推理的每一步、每次工具调用，边跑边吐，
别等全部完成一次性丢出来
② 显式进度——「正在查订单 → 正在比价 → 正在生成摘要」
让用户知道走到哪了
③ 可中断可恢复——长任务随时喊停，还能从断点继续
黑箱等待，是 Agent 流失用户最快的方式👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
October 12, 2026 at 5:30 PM
三条立刻能做的：
① 流式输出——推理的每一步、每次工具调用，边跑边吐，
别等全部完成一次性丢出来
② 显式进度——「正在查订单 → 正在比价 → 正在生成摘要」
让用户知道走到哪了
③ 可中断可恢复——长任务随时喊停，还能从断点继续
黑箱等待，是 Agent 流失用户最快的方式👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
① 流式输出——推理的每一步、每次工具调用，边跑边吐，
别等全部完成一次性丢出来
② 显式进度——「正在查订单 → 正在比价 → 正在生成摘要」
让用户知道走到哪了
③ 可中断可恢复——长任务随时喊停，还能从断点继续
黑箱等待，是 Agent 流失用户最快的方式👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
三条设计原则：
① 组合而非枚举——暴露「做一件事」的复合工具，
而不是让模型自己拼 N 个底层 API
② 一个工具一个意图——「查订单」「改订单」「退订单」分开，
别做一个「订单万能接口」
③ 收窄默认——危险参数不暴露，交给代码层写死
工具越少、越明确，模型越不会跑偏👇
#AgentEngineering #AgentDev
① 组合而非枚举——暴露「做一件事」的复合工具，
而不是让模型自己拼 N 个底层 API
② 一个工具一个意图——「查订单」「改订单」「退订单」分开，
别做一个「订单万能接口」
③ 收窄默认——危险参数不暴露，交给代码层写死
工具越少、越明确，模型越不会跑偏👇
#AgentEngineering #AgentDev
October 9, 2026 at 5:31 PM
三条设计原则：
① 组合而非枚举——暴露「做一件事」的复合工具，
而不是让模型自己拼 N 个底层 API
② 一个工具一个意图——「查订单」「改订单」「退订单」分开，
别做一个「订单万能接口」
③ 收窄默认——危险参数不暴露，交给代码层写死
工具越少、越明确，模型越不会跑偏👇
#AgentEngineering #AgentDev
① 组合而非枚举——暴露「做一件事」的复合工具，
而不是让模型自己拼 N 个底层 API
② 一个工具一个意图——「查订单」「改订单」「退订单」分开，
别做一个「订单万能接口」
③ 收窄默认——危险参数不暴露，交给代码层写死
工具越少、越明确，模型越不会跑偏👇
#AgentEngineering #AgentDev
落地三条（比离线 eval 更即时：
eval 是「上线前测」，这是「每次跑都验」）：
① 收尾前让 Agent 对照原始需求，逐条核对「做到了吗」
② 关键输出（代码/配置/邮件）先跑一遍自检规则再交付
③ 自检不过就自动改一轮，改完再验，上限设 2-3 轮防死循环
多花一次推理，少一次返工👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
eval 是「上线前测」，这是「每次跑都验」）：
① 收尾前让 Agent 对照原始需求，逐条核对「做到了吗」
② 关键输出（代码/配置/邮件）先跑一遍自检规则再交付
③ 自检不过就自动改一轮，改完再验，上限设 2-3 轮防死循环
多花一次推理，少一次返工👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
October 9, 2026 at 5:31 PM
落地三条（比离线 eval 更即时：
eval 是「上线前测」，这是「每次跑都验」）：
① 收尾前让 Agent 对照原始需求，逐条核对「做到了吗」
② 关键输出（代码/配置/邮件）先跑一遍自检规则再交付
③ 自检不过就自动改一轮，改完再验，上限设 2-3 轮防死循环
多花一次推理，少一次返工👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
eval 是「上线前测」，这是「每次跑都验」）：
① 收尾前让 Agent 对照原始需求，逐条核对「做到了吗」
② 关键输出（代码/配置/邮件）先跑一遍自检规则再交付
③ 自检不过就自动改一轮，改完再验，上限设 2-3 轮防死循环
多花一次推理，少一次返工👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
「规划器（planner）+ 执行器（executor）」分离：
① 规划器只看全局——拆任务、定顺序、评估风险，输出一份可审的计划
② 执行器只干一步——拿着明确的子任务，不操心「接下来怎么办」
③ 计划先给人过目——多步任务上线前，人能改、能拦
计划是一等产物，不是模型的心路历程👇
#AgentDev #AgentEngineering
① 规划器只看全局——拆任务、定顺序、评估风险，输出一份可审的计划
② 执行器只干一步——拿着明确的子任务，不操心「接下来怎么办」
③ 计划先给人过目——多步任务上线前，人能改、能拦
计划是一等产物，不是模型的心路历程👇
#AgentDev #AgentEngineering
October 7, 2026 at 5:30 PM
「规划器（planner）+ 执行器（executor）」分离：
① 规划器只看全局——拆任务、定顺序、评估风险，输出一份可审的计划
② 执行器只干一步——拿着明确的子任务，不操心「接下来怎么办」
③ 计划先给人过目——多步任务上线前，人能改、能拦
计划是一等产物，不是模型的心路历程👇
#AgentDev #AgentEngineering
① 规划器只看全局——拆任务、定顺序、评估风险，输出一份可审的计划
② 执行器只干一步——拿着明确的子任务，不操心「接下来怎么办」
③ 计划先给人过目——多步任务上线前，人能改、能拦
计划是一等产物，不是模型的心路历程👇
#AgentDev #AgentEngineering
解法：把工具调用设计成「幂等」——重试 N 次，效果只发生一次。
三条落地：
① 写操作带幂等键（idempotency key）——同一 key 重复提交，服务端只处理一次
② 优先用 upsert 语义——「创建或更新」而非「创建」，天然可重试
③ 检查再执行——用唯一引用先查「做过了吗」，再做
让重试安全，Agent 才敢放开手脚👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
三条落地：
① 写操作带幂等键（idempotency key）——同一 key 重复提交，服务端只处理一次
② 优先用 upsert 语义——「创建或更新」而非「创建」，天然可重试
③ 检查再执行——用唯一引用先查「做过了吗」，再做
让重试安全，Agent 才敢放开手脚👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
October 7, 2026 at 5:30 PM
解法：把工具调用设计成「幂等」——重试 N 次，效果只发生一次。
三条落地：
① 写操作带幂等键（idempotency key）——同一 key 重复提交，服务端只处理一次
② 优先用 upsert 语义——「创建或更新」而非「创建」，天然可重试
③ 检查再执行——用唯一引用先查「做过了吗」，再做
让重试安全，Agent 才敢放开手脚👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
三条落地：
① 写操作带幂等键（idempotency key）——同一 key 重复提交，服务端只处理一次
② 优先用 upsert 语义——「创建或更新」而非「创建」，天然可重试
③ 检查再执行——用唯一引用先查「做过了吗」，再做
让重试安全，Agent 才敢放开手脚👇
#AgentEngineering #BuildInPublic
举个客服 Agent 的例子：
坏做法：把 50 条退换货规则全写进 prompt。
好做法：写一个 check_return_policy(order) 工具，
规则放代码里，模型只负责「什么时候该调它」。
规则进代码 = 可测试、可版本化、可单独改；
规则进 prompt = 改一条牵动全局。
#AgentEngineering #BuildInPublic
坏做法：把 50 条退换货规则全写进 prompt。
好做法：写一个 check_return_policy(order) 工具，
规则放代码里，模型只负责「什么时候该调它」。
规则进代码 = 可测试、可版本化、可单独改；
规则进 prompt = 改一条牵动全局。
#AgentEngineering #BuildInPublic
October 5, 2026 at 5:30 PM
举个客服 Agent 的例子：
坏做法：把 50 条退换货规则全写进 prompt。
好做法：写一个 check_return_policy(order) 工具，
规则放代码里，模型只负责「什么时候该调它」。
规则进代码 = 可测试、可版本化、可单独改；
规则进 prompt = 改一条牵动全局。
#AgentEngineering #BuildInPublic
坏做法：把 50 条退换货规则全写进 prompt。
好做法：写一个 check_return_policy(order) 工具，
规则放代码里，模型只负责「什么时候该调它」。
规则进代码 = 可测试、可版本化、可单独改；
规则进 prompt = 改一条牵动全局。
#AgentEngineering #BuildInPublic
Deeper Dive: Why Smart AI Agents Can Still Make Bad Teams - Seven Lessons for Agent Engineering
agenticaiinsights.substack.com/p/deeper-div...
#agenticAI #agents #agentengineering #ai #teams
agenticaiinsights.substack.com/p/deeper-div...
#agenticAI #agents #agentengineering #ai #teams
Deeper Dive: Why Smart AI Agents Can Still Make Bad Teams - Seven Lessons for Agent Engineering
Agent intelligence and team intelligence are different engineering problems
agenticaiinsights.substack.com
October 2, 2026 at 2:49 PM
Deeper Dive: Why Smart AI Agents Can Still Make Bad Teams - Seven Lessons for Agent Engineering
agenticaiinsights.substack.com/p/deeper-div...
#agenticAI #agents #agentengineering #ai #teams
agenticaiinsights.substack.com/p/deeper-div...
#agenticAI #agents #agentengineering #ai #teams
三条立刻能做：
① 用 tracing（LangSmith / Langfuse / OpenTelemetry）记录每次工具调用
② 把「重放」当验收标准——同样输入能否稳定复现结果
③ 长任务加 checkpoint，失败从断点重试，别从头烧 token
先让 Agent 可调试，再让它更聪明。
#BuildInPublic #AgentEngineering
① 用 tracing（LangSmith / Langfuse / OpenTelemetry）记录每次工具调用
② 把「重放」当验收标准——同样输入能否稳定复现结果
③ 长任务加 checkpoint，失败从断点重试，别从头烧 token
先让 Agent 可调试，再让它更聪明。
#BuildInPublic #AgentEngineering
October 2, 2026 at 5:30 PM
三条立刻能做：
① 用 tracing（LangSmith / Langfuse / OpenTelemetry）记录每次工具调用
② 把「重放」当验收标准——同样输入能否稳定复现结果
③ 长任务加 checkpoint，失败从断点重试，别从头烧 token
先让 Agent 可调试，再让它更聪明。
#BuildInPublic #AgentEngineering
① 用 tracing（LangSmith / Langfuse / OpenTelemetry）记录每次工具调用
② 把「重放」当验收标准——同样输入能否稳定复现结果
③ 长任务加 checkpoint，失败从断点重试，别从头烧 token
先让 Agent 可调试，再让它更聪明。
#BuildInPublic #AgentEngineering
他给的解法值得每个做 Agent 的人记：
把 MCP 当「带智能发现的 OpenAPI」——
→ 工具返回结构化数据，不是一段 text
→ 工具靠文档/描述可被发现
→ 用代码沙箱（codemode）编排多个工具调用
返回 text，模型得再「读」一遍，费 token 又易错；
返回结构化数据，才能直接进下一步逻辑。
#AgentDev #AgentEngineering
把 MCP 当「带智能发现的 OpenAPI」——
→ 工具返回结构化数据，不是一段 text
→ 工具靠文档/描述可被发现
→ 用代码沙箱（codemode）编排多个工具调用
返回 text，模型得再「读」一遍，费 token 又易错；
返回结构化数据，才能直接进下一步逻辑。
#AgentDev #AgentEngineering
September 30, 2026 at 5:30 PM
他给的解法值得每个做 Agent 的人记：
把 MCP 当「带智能发现的 OpenAPI」——
→ 工具返回结构化数据，不是一段 text
→ 工具靠文档/描述可被发现
→ 用代码沙箱（codemode）编排多个工具调用
返回 text，模型得再「读」一遍，费 token 又易错；
返回结构化数据，才能直接进下一步逻辑。
#AgentDev #AgentEngineering
把 MCP 当「带智能发现的 OpenAPI」——
→ 工具返回结构化数据，不是一段 text
→ 工具靠文档/描述可被发现
→ 用代码沙箱（codemode）编排多个工具调用
返回 text，模型得再「读」一遍，费 token 又易错；
返回结构化数据，才能直接进下一步逻辑。
#AgentDev #AgentEngineering
In this deeper dive we look at how agents use skills. What is under the hood?
agenticaiinsights.substack.com/p/manager-ed...
#agenticAI #agents #agentengineering #skills #ai #llms #management #manager
agenticaiinsights.substack.com/p/manager-ed...
#agenticAI #agents #agentengineering #skills #ai #llms #management #manager
September 23, 2026 at 2:29 PM
In this deeper dive we look at how agents use skills. What is under the hood?
agenticaiinsights.substack.com/p/manager-ed...
#agenticAI #agents #agentengineering #skills #ai #llms #management #manager
agenticaiinsights.substack.com/p/manager-ed...
#agenticAI #agents #agentengineering #skills #ai #llms #management #manager
In this deeper dive, we explore how to put deterministic checks into the AI agent skill file and provide a detailed clinical example for a medication action plan
healthaiinsights.substack.com/p/deeper-div...
#agenticAI #healthIT #agents #skills #healthcare #agentengineering #ai #healthAIinsights
healthaiinsights.substack.com/p/deeper-div...
#agenticAI #healthIT #agents #skills #healthcare #agentengineering #ai #healthAIinsights
Deeper Dive: Including Deterministic Checks in Your AI Agent’s Skill File
For executives evaluating agentic AI systems, there is a simple question to ask: “Show me how you know the agent followed the skill.”
healthaiinsights.substack.com
September 23, 2026 at 1:41 PM
In this deeper dive, we explore how to put deterministic checks into the AI agent skill file and provide a detailed clinical example for a medication action plan
healthaiinsights.substack.com/p/deeper-div...
#agenticAI #healthIT #agents #skills #healthcare #agentengineering #ai #healthAIinsights
healthaiinsights.substack.com/p/deeper-div...
#agenticAI #healthIT #agents #skills #healthcare #agentengineering #ai #healthAIinsights