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Autoresearch: The feedback loop behind self-improving — 本文介绍 Autoresearch 概念,即通过外循环让代理自我改进,并提出了代
本文介绍 Autoresearch 概念,即通过外循环让代理自我改进,并提出了代理配方等模式。
2026-07-01原文
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Autoresearch 自我改进代理
用外循环让代理维护并改进主系统,靠反馈信号与评估推进
- 内循环:主系统与用户交互完成工作
- 外循环:另一系统研究并维护主系统
- 从模型到 harness 再到 loops
⚙️ 流程拆解
STEP 1定义反馈信号与评估
STEP 2构建外循环代理
STEP 3代理提问学习人类偏好
STEP 4记录失败生成新评估
STEP 5迭代优化系统
STEP 6部署到生产环境
- 循环即产品:从模型到工具链再到循环,关键在于设计反馈机制让代理承担更多工作而不产生垃圾输出。这意味着开发者需将反馈循环作为系统核心,而非仅关注模型或工具。
- 代理配方:一种可移植格式,封装评估、判断器、信号处理等组件,编码人类专业知识,使代理能迭代改进。这为开发者提供了一种标准化方式,记录和复用代理的进化过程,降低从零构建的成本。
- 内外循环分离:内循环处理用户交互,外循环研究并维护主系统。外循环需高效利用 token,避免盲目决策。这提示开发者应构建独立的监控与优化层,确保系统可持续改进。
原文:Autoresearch: The feedback loop behind self-improving agents · 作者 Latent Space
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