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人工智能 #Loop Engineering#AI Agent#Claude Code#自动化#任务验证#上下文工程

Loop Engineering：让 AI Agent 自己推进任务的循环系统

Loop Engineering 是在单次 AI Agent 运行之上设计自动循环，让系统能够发现任务、生成方案、验证结果、记录状态并决定下一步。核心不是写更长的提示词，而是搭建一个能持续推进任务、可验证、可恢复的 Agent 工作流。

发布于 2026-06-17
人工智能 #AI Agent#Eval#Rubric#Trace#LLM-as-Judge#MCP#自动化测试

AI Agent 测评体系设计：从评分器、用例集到工程落地

AI Agent 从演示走向生产，需要一套可重复、可量化、可回归的测评体系。围绕评分器选择、测评维度、用例设计、基线管理、稳定性评估和流水线落地，系统讲清如何搭建 Agent 与 Skill 的工程化测评方案。

发布于 2026-06-16
人工智能 #Agent Loop#AI Agent#Prompt Engineering#多 Agent#Guardrails#Memory

从 Prompt 到 Agent Loop：让 AI Agent 稳定工作的循环设计方法

Agent Loop 的重点不是写一段更长的 Prompt，而是设计目标、上下文、工具、记忆、反馈和停止条件组成的执行循环。这里系统讲清 Agent Loop 的核心结构、多 Agent 编排方式、治理层设计，以及实际落地时最容易踩的坑。

发布于 2026-06-16
人工智能 #Agent Loop#AI Agent#LLM#ReAct#LangGraph#多智能体#上下文工程

Agent Loop 工程化：让 AI Agent 自主执行又能及时停下

Agent Loop 是让大语言模型从一次性文本生成器变成自主行动者的核心结构。围绕感知、推理、规划、行动、观察的循环机制，可以构建能使用工具、处理错误、控制成本并按条件停止的生产级 AI Agent。

发布于 2026-06-16
后端 #AI Agent#AI Coding#微服务#架构治理#Harness#可观测性#CI/CD#权限控制

面向 AI Agent 的后端架构改造：从系统事实到无人值守开发

后端系统要让 AI Agent 安全参与开发、排障和发布，关键是把架构、服务、领域、接口、数据和运行态知识结构化，并用 Harness、测试、权限和 CI/CD 把自动化变成可验证流程。

发布于 2026-06-15
人工智能 #Loop Engineering#AI Agent#提示词工程#工作流自动化#CI#代码审查

Loop Engineering：让 AI Agent 从提示词对话变成可运行闭环

Loop Engineering 是一种把 AI Agent 放进闭环工作流里的方法。它不再只关注单次提示词，而是设计触发、执行、验证、记忆和人工接管机制，让 AI 能持续推进可检查的任务。

发布于 2026-06-14
人工智能 #RED Skill#小红书#AI Skill#SkillHub#AI Agent#内容分发#Vibe Coding

RED Skill 如何把小红书笔记变成 AI 技能分发入口

RED Skill 是小红书面向 AI Skill 的分发和挂载能力，让创作者可以把结构化技能挂到笔记下方，用户刷到内容后直接复制到 AI 助手中使用。它解决的是 AI Skill 过去依赖 GitHub 流通、普通用户安装门槛高、创作者难以触达真实需求的问题。

发布于 2026-06-08
人工智能 #TencentDB#AI Agent#Agent Memory#LLM#长期记忆#短期记忆#RAG

TencentDB Agent Memory：AI Agent 长短期记忆机制与接入思路

TencentDB Agent Memory 为 AI Agent 提供长期记忆和短期记忆能力，让智能体能记住用户事实、偏好和任务上下文。围绕它的核心机制、评测数据、接入方式和落地风险，系统讲清 Agent 记忆模块该怎么设计。

发布于 2026-06-04
人工智能 #AI Agent#Multi-Agent#SubAgent#Agent Team#Coding Agent#LangChain#AutoGen

多 Agent 系统中的 Subagent 与 Agent Team 协作模式

多 Agent 系统通常有两种协作方式：Subagent 负责把明确的小任务委派出去，Agent Team 负责让多个角色围绕复杂目标协同判断。理解二者的区别，有助于在代码开发、测试、Review、Bug 排查和方案设计中选择合适的 Agent 架构。

发布于 2026-06-04
人工智能 #AI Agent#LLM#Context Engineering#Spec First#Knowledge as Code#代码审查

Agentic Engineering：让 AI Agent 可靠参与软件研发的六条实践

Agentic Engineering 关注如何把 AI Agent 变成可靠的软件工程协作者。核心方法不是让 AI 自由发挥，而是通过结构化上下文、明确分工、分阶段验证和知识沉淀，降低需求到代码过程中的信息损耗。

发布于 2026-05-29