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
- 用去审查版 GLM 绕开 Claude 拒答： SS7 威胁建模工作流 — l4rz · 2026-10-27
- Cloudflare Durable Objects 被验证为 AI agent 高并发场景优选架构 — tristanbob · 2026-10-27
- GitHub Next 发布 Chopin:实时多人的 Agent 协作规划环境原型 — max__drake · 2026-10-27
- TMLR 论文：更强推理不等于更充分披露，Agent 思考越多未必告知越全 — SharonYixuanLi · 2026-10-27
- 作者称全由 LLM 编写的 Rust 库 bbtree 实测：快是真的，省内存翻车 — lmoroney · 2026-10-27
- 同一套 DeepSeek 内核两种优化路线：vLLM 拆专家、SGLang 降访存 — AccBalanced · 2026-10-27