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Dify.AI
循环正在取代提示。验证将成为你最大的挑战。

本月,AI编码讨论的焦点转向如何设计提示循环以优化代理开发。代理开发经历了提示驱动、规范驱动和循环驱动三个阶段。在循环驱动阶段,开发者创建生成、评估和重试的系统,而非直接编写代码。有效的反馈和循环关闭位置是关键,影响迭代成本和效率。云原生团队需关注运行时层,以确保反馈真实且快速,从而提升开发效率。

循环正在取代提示。验证将成为你最大的挑战。

The New Stack
The New Stack · 2026-06-13T16:00:00Z

谷歌承认部分Pixel设备因3月、4月和5月的更新出现循环重启问题,用户输入PIN后设备自动重启。谷歌建议受影响用户联系客服,但解决方案多为重置设备,导致数据丢失,用户对此表示不满。目前尚未提供通用解决办法,许多用户面临数据丢失困境。

谷歌承认部分Pixel设备出现循环重启问题 谷歌给出的建议是直接重置设备 但数据全丢

蓝点网
蓝点网 · 2026-06-12T01:30:34Z
构建Claude Code的Anthropic领导者表示他放弃了提示——现在他只编写循环。

本文讨论了循环工程在AI开发工具中的重要性。Boris Cherny指出,他通过编写循环而非直接提示Claude来完成工作。循环工程通过调度执行、隔离工作区和验证代理,将编码代理转变为自主软件工作者,帮助开发者将维护工作转化为定期的自主工作流,从而提升效率。随着技术的发展,循环工程将成为AI辅助软件开发的核心。

构建Claude Code的Anthropic领导者表示他放弃了提示——现在他只编写循环。

The New Stack
The New Stack · 2026-06-10T17:01:52Z
计算机视觉已然失败:苦涩教训后发现循环才是出路

计算机视觉正面临转变,将融入“感知-行动循环”。传统的3D重建等中间步骤将被淘汰,端到端的方法将成为主流。目前的挑战是缺乏足够的“感知-动作”配对数据,未来需通过新技术解决这一问题,以推动智能体的发展。

计算机视觉已然失败:苦涩教训后发现循环才是出路

极道
极道 · 2026-06-08T05:41:00Z
[MAF预定义ChatClient中间件-02]FunctionInvokingChatClient——实现ReAct循环和人机交互的大功臣 - Artech

FunctionInvokingChatClient是IChatClient中的关键中间件,驱动Agent执行ReAct循环。ReAct通过分析问题并调用工具函数来解决复杂任务,并在敏感操作中引入人机交互审批流程,以确保用户同意后再执行。示例包括根据天气提供穿衣建议和银行转账的审批流程,确保操作的安全性和有效性。

[MAF预定义ChatClient中间件-02]FunctionInvokingChatClient——实现ReAct循环和人机交互的大功臣 - Artech

Artech
Artech · 2026-06-04T00:45:00Z
消息循环

本文介绍了如何使用 Ruby 构建 AI Agent,利用大语言模型(LLM)进行推理和外部工具调用。AI Agent 能够自主决策,提升用户体验。文章提供了调用 OpenAI API 的示例,并展示了多轮对话和流式响应的实现。

消息循环

Rei
Rei · 2026-05-26T15:10:48Z

本文介绍了构建Agent的七个阶段,包括API调用和完整的Agent循环。每个阶段强调设计决策的重要性,如系统提示词规范、对话历史管理、工具调用分工、可替换性、测试性以及置信度阈值设置。理解Agent框架的核心逻辑和工程细节是成功实现AI应用的关键。

读:从API调用到Agent循环——构建 Agent 的七个阶段

暗无天日
暗无天日 · 2026-05-25T00:00:00Z
实施提示压缩以降低代理循环成本

本文介绍了提示压缩在降低代理循环成本中的重要性。代理循环成本呈二次增长,提示压缩技术如指令蒸馏和递归摘要能够有效减少令牌使用,从而降低财务负担。示例代码展示了如何实现这些技术以节省资源,提示压缩是代理系统的重要优化。

实施提示压缩以降低代理循环成本

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2026-05-11T12:00:43Z
长时运行智能体失败原因与解决方案:从循环提示到多智能体协作 | 实战工作流分享

本文探讨了长期运行智能体失败的原因及解决方案,强调避免简单循环提示词导致的错误累积。作者建议通过明确需求、使用多智能体协作和维护共享记事本来提高工作流程的可靠性,并分享了可直接使用的开源方案,以减少返工时间,提高项目质量。

长时运行智能体失败原因与解决方案:从循环提示到多智能体协作 | 实战工作流分享

极道
极道 · 2026-05-08T03:07:00Z
记一次循环依赖导致的运维小事故

这篇文章讲述了一次因循环依赖导致的运维事故。停电后,主网关无法连接互联网,备用网关因配置问题失效。经过排查,发现主网关依赖于虚拟机的网络配置,而虚拟机又依赖于主网关,形成循环依赖。最终通过调整优先级和修复备用网关的NAT功能,恢复了网络连接。文章反思了循环依赖和系统升级中的潜在问题。

记一次循环依赖导致的运维小事故

杰哥的小笔记
杰哥的小笔记 · 2026-05-07T00:00:00Z
掌握JavaScript事件循环

JavaScript虽然是单线程的,但通过事件循环机制实现复杂的交互式网页应用。最新的freeCodeCamp课程深入解析异步任务管理,包括调用栈、Web API、任务队列与微任务队列,以及事件循环的作用。

掌握JavaScript事件循环

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2026-05-05T17:09:09Z
LWD——大规模部署中训练VLA的RL框架:结合“分布隐式价值学习”与“基于QAM的策略提取”,先离线RL预训练,后在线RL微调中跑通“部署-数据收集-训练”的持续进化循环

本文讨论了在真实世界中部署通用机器人策略的挑战,提出了一种名为“部署中学习”(LWD)的框架,通过车队规模的离线到在线强化学习(RL)实现策略的持续改进。该方法结合离线数据和在线交互,利用多样化的部署经验,优化策略以适应新任务和环境。作者提出的分布式隐式价值学习(DIVL)和带有伴随匹配的Q学习(QAM)技术,旨在提高策略的稳定性和泛化能力,实现高效的后训练。

LWD——大规模部署中训练VLA的RL框架:结合“分布隐式价值学习”与“基于QAM的策略提取”,先离线RL预训练,后在线RL微调中跑通“部署-数据收集-训练”的持续进化循环

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2026-04-30T14:53:08Z

AI的强大并不意味着能够自动生成高质量内容,反而可能产生“高级垃圾”。由于AI缺乏审美和全局目标,容易偏离方向。有效的反馈循环包括生成、观察、判断、调整和再生成五个步骤。人类需保持判断力,避免过度依赖AI,以确保输出质量。

AI 越强越需要你盯着——反馈循环实操指南

暗无天日
暗无天日 · 2026-04-29T00:00:00Z
一分钟读论文:《多智能体工作流中完全循环子任务图的灵活性与成本》

黎巴嫩美国大学的研究论文提出了完全循环子任务图作为多智能体工作流的实验框架,探讨灵活性与协调成本的权衡。研究发现,灵活性在不同任务结构中可能是资产或负担。在ALFWorld场景中,灵活性有益;在TextCraft中,简单执行更高效;而在Finance-Agent场景中,灵活性未能解决根本瓶颈。研究强调应根据任务结构选择合适的工作流拓扑。

一分钟读论文:《多智能体工作流中完全循环子任务图的灵活性与成本》

Micropaper
Micropaper · 2026-04-29T00:00:00Z
加布里埃尔·巴托里尼:为什么开源可持续性循环需要是良性的

开源项目的可持续性面临结构性问题。pgBackRest的维护者David Steele宣布停止维护,反映出资金和支持的缺乏。相比之下,CloudNativePG在CNCF的保护下,确保了项目的持续性和治理。成功的开源模式依赖于企业投资、用户支持和持续改进的良性循环。EDB的支持对开源项目的发展至关重要,用户的支持合同对维护团队也非常重要。

加布里埃尔·巴托里尼:为什么开源可持续性循环需要是良性的

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-04-28T06:48:43Z
本地大模型进阶|Ollama Tool Calling完全教程:工具调用原理、实操与Agent循环实战

本文介绍了Ollama工具调用的详细教程,该功能允许大语言模型通过分析用户问题,调用外部函数获取信息,从而提升回答实时信息的准确性。Ollama支持多种模型,用户可通过API与SDK实现工具调用,流程包括用户提问、模型生成调用指令、客户端执行函数、模型生成最终答案,使模型更智能,能够自动处理复杂问题。

本地大模型进阶|Ollama Tool Calling完全教程:工具调用原理、实操与Agent循环实战

人言兑
人言兑 · 2026-04-26T10:25:39Z

微软4月更新KB5083769导致部分Windows 11用户出现循环重启和画面像素化问题,尤其是搭载GTX 1080 Ti显卡的戴尔和惠普设备。用户可通过WinRE恢复环境删除更新以尝试解决。微软尚未确认此问题,建议用户在论坛反馈。

4月更新导致部分Windows 11设备循环重启/像素化画面 GTX1080Ti受影响最严重

蓝点网
蓝点网 · 2026-04-25T01:00:03Z
Agent Harness架构全解析:从ReAct循环到生产级AI系统设计

本文探讨了代理基础设施的重要性,指出性能瓶颈主要源于系统设计而非模型本身。有效的基础设施包括上下文管理、工具调用、记忆机制和错误处理等,这些因素决定了代理的表现。文章强调,许多代理项目的失败源于基础设施设计不当,建议将代理与基础设施分开思考,以提升系统的稳定性和可靠性。

Agent Harness架构全解析:从ReAct循环到生产级AI系统设计

极道
极道 · 2026-04-19T00:22:00Z
打破循环,搬到柏林

作者决定搬到德国柏林,寻求生活和工作的改变,专注于音乐创作和个人成长,同时保持与朋友的联系。他对未来充满期待。

打破循环,搬到柏林

Orhun's Blog
Orhun's Blog · 2026-04-18T00:00:00Z
Cursor如何通过Vercel微前端和功能标志构建增长迭代循环

Cursor推出新品牌,统一四个网站,提升用户注册体验。通过微前端技术整合多个代码库,确保无缝体验。实施数据驱动的优化策略,注册量增加5%。采用代理优先的内容发布流程,提高更新效率,支持快速迭代。

Cursor如何通过Vercel微前端和功能标志构建增长迭代循环

Vercel News
Vercel News · 2026-04-14T04:00:00Z
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