一位开发者创建了一个通过自提示循环运行的自主 AI 代理，超越了传统的手动提示。该代理通过采用提议-执行-评估-保留/丢弃周期来管理电子邮件分类和日历组织等任务，其灵感来自 Karpathy 的自动研究。该系统设计有用于合同定义、目标文件编辑和防止自我攻击的不可变评估函数的独立组件，并记录所有实验以确保透明度。一个关键的设计选择是将生成和评估步骤分开，通常使用不同的 LLM 模型，以减轻相关错误并提高整体质量。 AI
影响 这种方法可以实现更复杂的 AI 代理自主性，减少在任务执行中对持续人工监督的需求。
排序理由 开发者描述了一个定制构建的自主代理系统，而不是来自主要实验室的产品发布。
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