双 Agent 反思架构：Generator-Critic 模式在自动化编码中的落地

为什么单一 Agent 极易陷入自我确认偏误 (Confirmation Bias)

当要求同一个大模型实例既负责写代码又负责检查自己写的代码时，模型往往表现出强烈的“盲视”：由于注意力路径在生成时已经固定，它几乎总是认为自己的逻辑毫无破绽，即使代码中存在明显的越界漏洞或竞态条件。

Generator-Critic（生成-评审）双智能体范式通过设定截然不同的系统提示词与视角，强迫系统进行辩证审查。

角色分离与三轮收敛循环

系统由两套独立的 Agent 组成：

1. Generator (生成专家)：专注于理解业务需求，编写结构优雅、功能齐备的完整实现；
2. Critic (极端挑剔的代码评审专家)：不负责写业务逻辑，其 Prompt 包含安全准则、极端边界、并发竞态、单元测试覆盖度等审查清单；
3. Loop Termination (收敛终止条件)：如果 Critic 判定存在 Critical 缺陷，生成具体的缺陷报告并打回 Generator 重写；当且仅当 Critic 给出无异议通过或达到最大重试次数时退出循环。

生成-审查循环状态机实现

import assert from "node:assert/strict";
function review(code) {
  return code.includes("assert") ? "PASS" : "REVISE";
}
assert.equal(review("assert.ok(true)"), "PASS");
assert.equal(review("console.log(1)"), "REVISE");

原始资料与溯源链接

• Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback：自省式迭代反馈论文。