让AI代理更聪明的循环工程
goyalshaliniuk · x · 2026-07-18
这条线程总结了“Loop Engineering”的核心观点:更强的 AI 代理,不只是靠更好的单次 prompt,而是靠多个循环叠加。
它列出的典型循环包括:
- Reasoning:先理解、分析、推理,再回答
- Planning:先规划,再执行、复盘
- Research:搜索、提取、验证、总结,再继续搜索
- Verification:生成后先自检、纠错,再输出
- Reflection:回看上一轮结果,思考如何改进
- Confidence checking:先给答案打置信度分,低置信度时重新研究
最后的结论是:真正智能的系统通常会把 推理 → 规划 → 研究 → 验证 → 反思 → 置信度检查 → 人工审核 → 最终输出 串起来,形成一个可重复改进的工作流,而不是依赖“一个完美提示词”。
「编程与Agent」频道最新
- 拆解两款真实「公司大脑」:Slite 与 Gorgias 同台对比构建之道 — femke_plantinga · 2026-09-11
- 浏览器主线程很贵:动画卡顿的真正成本与前端优化实践 — jh3yy · 2026-09-11
- 受 OpenAI 万机群启发,开发者开源 agent 众包解题平台 — Benjaminsen · 2026-09-11
- 开源 Mac 应用 Lucid:只在跑 AI 时阻止笔记本休眠 — Pitiful_Hedgehog_600 · 2026-09-11
- 20kb 函数匹配达成,banteg 召集 AI 逆向 Snail Mail 剩余 20 个挑战 — banteg · 2026-09-11
- Alex Townsend 汇编 200 个数值线性代数开放问题,供人类与 AI 攻关 — IgorCarron · 2026-09-11