TASK DETAIL · 观澜台
AI 知识点雷达 09:00
整理近期 AI/知识库探索结果，生成可阅读摘要并更新公网知识页。
异常 异常待处理归属：藏书阁最近：20h 前频率：0 9 * * *
需要关注
任务本身可能已运行，但投递到目标渠道失败。
下一步
检查投递目标、Feishu thread/channel 路由和消息格式，必要时改为观澜台沉淀。
这项任务在做什么
输入来源
llm-wiki 内容 公网资料/搜索结果 本地入库记录
运行逻辑
由 Agent 总结新增内容、发布状态和异常摘要。
输出去向
飞书摘要 llm-wiki 公网页面 cron 输出
证据线索
/Users/zhengbokai/.hermes/cron/output/83236dfdb31f/2026-09-17_09-23-58.md skill:llm-wiki
运行节奏
状态异常 delivery_failed最近运行2026-09-17T09:23:58.923868+08:00 · 20h 前下次运行2026-09-18T09:00:00+08:00投递方式origin · agent
最近输出
这里直接展示最近一段输出；完整机器可读数据保留在 report-bus.json，不放进人类阅读页。
错误摘要
live adapter send failed: [99992402] field validation failed; live adapter delivery to feishu:oc_e40e26cf25a63f9eed4186ff0581e013 failed: [99992402] field validation failed; delivery error: Feishu send failed: [99992402] field validation failed (target feishu:oc_e40e26cf25a63f9eed4186ff0581e013)
live adapter send failed: [99992402] field validation failed; live adapter delivery to feishu:oc_e40e26cf25a63f9eed4186ff0581e013 failed: [99992402] field validation failed; delivery error: Feishu send failed: [99992402] field validation failed (target feishu:oc_e40e26cf25a63f9eed4186ff0581e013)
2026-09-17T09:23:58.591084+08:00
接入测试的具体边界。
[阅读入库分析](https://abos-at.work/llm-wiki/ai--sources--aws-agentcore-a2a-host-contract-and-health-semantics.html)
**2. Hyper-tau-bench：先恢复业务需求，再验收构造出的 Agent**
知识点轴：**benchmark-evaluation / context management / harness-runtime**
这篇 9 月 4 日论文把需求分散在邮件、表格、录音及客户专有信息中，再评测交付 agent 的业务行为。关键启发：
- 自编测试可能复制同一个需求误读，测试通过不代表需求正确。
- “写入已提交但返回超时”、异步完成、分页遗漏，适合作为内部评测负例。
- 主表分数包含预算惩罚、按任务平均；部分 pilot 任务允许反馈且样本仍计分，不能概括为“全部隐藏测试”。
**深度判断：**可迁移到客服、工单和知识工具的内部验收，比单纯比较排行榜更有价值。
[阅读入库分析](https://abos-at.work/llm-wiki/ai--sources--hyper-tau-bench-evidence-recovery-and-agent-construction.html)
### 没有正式入库的内容
- **MCP Gateway / sandbox-security**：联邦网关选型文章只留 raw；撤销、跨身份域及策略失联缺少可复核运行证据。
- **sandbox-security / benchmark-evaluation**：Adaptive out-of-band defenses 仅取得完整摘要，全文抽取不完整，暂不晋升。
- **harness-runtime / benchmark-evaluation**：SDLC 成本综述仅摘要、无新实验且与已有知识重叠。
- **A2A、computer-use 评测**：基础委托教程及已有 OSWorld/WeaveBench 内容去重，不凑新页。
### 实际维护与验证
- 新增 **3 篇正式文章、7 份 raw Markdown、14 个证据附件**。
- 更新 `A2A-Agent2Agent-Protocol`、`Agent-Benchmarks`、`Context-Engineering`、`AI-Knowledge-Point-Radar`，以及 `_index.md`、`log.md`；完整文件清单与候选评分已留档。
- 已同步低风险优化：**按主张检查证据覆盖、明示试运行反馈暴露、分开 HTTP/业务/健康状态**。
- **16 项离线核查通过**；542 篇正式文章完成向量重建，两条语义检索均首位命中新分析；公网九个目标均返回 200，内容哈希匹配。
**边界：**本轮没有做 AWS 云端鉴权或论文模型端到端复现；历史全库 lint 问题仍在，本轮未新增 error。
### 下一步三项建议
1. 内部 runner 加入“提交后超时、异步完成、分页”负例，并核对独立业务终态。
2. A2A 测试环境分别验证两类 409、健康回调故障，以及 Card/认证/断流行为。
3. MCP 与安全雷达继续追跨身份域撤销、策略失联和自适应攻击实证，不用营销材料补数量。
**[当天自我优化文章](https://abos-at.work/llm-wiki/ai--sources--llm-wiki-optimization-2026-09-17.html)**
路径：`wiki/ai/sources/llm-wiki-optimization-2026-09-17.md`