本文讨论了如何在不产生过高成本的情况下为 AI Agent（称为“Loops”）实现计划性自动化。文章提出了三种触发这些 Loops 的“心跳”方式：会话中、云例程和 CI/CD 流水线。一个关键原则是自动化发现和决策，但要确保人工监督以合并发现结果，防止可能导致错误的自主操作。作者通过示例展示了如何使用 GitHub Actions 和 crontab 来调度这些 Loops，并强调即使手动运行，人工参与的决策核心逻辑仍然至关重要。 AI
影响 为 AI Agent 开发提供了一个经济高效、人工监督的自动化框架。
排序理由 文章描述了一种实现和调度 AI Agent Loops 的方法，侧重于实际应用和成本管理，而非新的发布或研究。
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