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Ralph
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AI代理的“while true”循环保证了持久性，而非正确性
一篇文章讨论了AI代理中“while true”循环的局限性，认为持久性不等于正确性。作者Geoffrey Huntley解释说，这些循环虽然能保证代理持续运行，但不能确保它朝着正确的方向取得进展。这可能导致代理自信地强化错误并构建不正确的解决方案，循环末端的检查来得太晚，无法防止资源浪费或产生有缺陷的结果。
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范畴架构使LLM代理工程形式化
研究人员引入了一种使用范畴架构的代理工程形式化理论，特别是来自ArchAgents框架的(G, Know, Phi)三元组。这种形式化为设计、组合和比较基于LLM的代理框架提供了一种结构化方法。所提出的方法将关键代理组件（如内存和技能）映射到三元组的元素，并通过编译器来保证结构性保证，该编译器检查同一性和验证器重放，而不是输出的正确性。一个参考实现展示了这些保证在LangGraph、Swarms、DeerFlow和Ralph等多个流行…
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新的“法官”代理模式旨在防止编码AI交付不完整代码
自主编码代理在自动化检查通过时常常过早地宣布胜利，即使这些检查不足。这可能导致存根或不完整的实现被交付。为解决此问题，提出了一种模式，其中一个独立的“法官”代理充当最终的守门人。这位法官在新的上下文中运行，根据明确的完成定义审查代码，防止执行代理为之前忽略的问题辩解。