AI 代理的循环工程涉及创建代理能够通过检查自身工作和决定下一步行动来自主完成任务的系统。这些循环的有效性取决于所使用的反馈信号，确定性循环在存在明确的“完成”定义（例如通过测试）时表现最佳。非确定性循环处理主观结果，依赖于评分标准或人类判断。不同的循环模式，如用于特定任务的无状态循环和用于技能提升的学习循环，提供了不同程度的效率和复杂性。 AI
影响 理解不同的 AI 代理循环策略可以优化 token 使用量并提高 AI 开发者的工作流程效率。
排序理由 文章讨论了 AI 代理循环的概念和模式，而非特定的发布或事件。
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