长时Agent常陷入低效循环——不断收集失败却无法沉淀出可复用的规则。本文在Anthropic的Planner–Generator–Evaluator架构和Ralph Loop基础上，引入敏捷开发的user story等作为最小可观测航点，通过对抗式评估和语义残差回传，把失败转化为下一轮的显式约束，提高Agent从失败中学习的效率。