淘沙者(TheSandPicker) (@Etudecn) “前 Google 工程师用 20 分钟讲清楚了 AI Agent 的核心玩法。 说真的，比一堆 500 美元” — TopicDigg
淘沙者(TheSandPicker)
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加入 September 2017
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前 Google 工程师用 20 分钟讲清楚了 AI Agent 的核心玩法。
说真的，比一堆 500 美元的课有用多了。
关键就一句：
trace every run → 用 LLM judge → diagnose → fix → ship
每一次运行都记录下来。
然后让 LLM 去评判结果。
再定位问题，修掉，继续发。
Agent 能不能越跑越好，靠的就是这个 loop。
不是天天手搓 prompt，等结果，看 diff，再继续手搓。
那套太原始了。
真正该搭的是：
Agent loops
memory
harness
evals
这几个东西放一起，才像个能持续进化的 agent 系统。
很多人还停留在“我会写 prompt”。
但真正有差距的地方，已经变成：
你会不会设计一个能自己跑、自己评估、自己修的 loop。
看完有点扎心。
感觉不是 agent 不行，是我们还在拿遥控器手动开飞机。
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