diff --git a/AI Agent 驾驭工程/报告/loop-engineering-guide.html b/AI Agent 驾驭工程/报告/loop-engineering-guide.html new file mode 100644 index 0000000..dfab55a --- /dev/null +++ b/AI Agent 驾驭工程/报告/loop-engineering-guide.html @@ -0,0 +1,918 @@ + + + + + + Loop 工程完全指南 — 从 Prompt 到 Loop 的范式跃迁 [开发者向] + + + + + +
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🔄 Loop 工程完全指南 [开发者向]

+ v1.0 · 2026-06-21 +
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6
层架构
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4
演进阶段
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16
关键技术/理念
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7
核心原则
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2026.06
概念正式命名
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一、核心定义：什么是 Loop 工程

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+Loop Engineering（循环工程）是 2026 年 6 月正式命名的 AI 编程新范式。其核心主张：不再手动为编程 Agent 写提示词，而是设计一套自主循环系统，让系统去发现任务、分派工作、验证结果、记录进度、决定下一步。 +

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这一范式由三位关键人物共同推动：

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人物身份核心贡献
Boris ChernyAnthropic · Claude Code 创建者2026 年 5 月 Sequoia AI Ascent 大会首次公开阐述 Loop 理念
自述每天管理"数千个"AI Agent 并行工作，一个月 259 个 PR 全由 Claude Code 生成
核心引用："我的工作是写 Loop，不再是写 Prompt"
Peter SteinbergerOpenAI · OpenClaw 创始人2026 年 6 月 7 日推文引爆舆论（800 万+ 浏览）
原话："你不再应该为编程 Agent 写提示词了，你应该设计循环，让循环去提示你的 Agent"
Addy OsmaniGoogle Cloud · AI 总监2026 年 6 月 7 日发表同名博客，正式将范式命名为 Loop Engineering
提出"五种积木 + 一层记忆"六模块框架
同时提出三大人类职责警告
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+一句话总结：Prompt Engineering 是你给 Agent 写指令；Loop Engineering 是你设计一个系统，让系统自动给 Agent 写指令、检查结果、决定下一步。开发者角色从"执行者"变为"系统设计者与仲裁者"。 +
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二、演进历程：四个阶段的范式跃迁

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2024 Q4 – 2025 Q1
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阶段一 · Agent 原语期 — 单次会话内的 Tool Calling Loop

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核心突破：LLM 不只是单次问答，而能在一次会话中反复调用工具——读文件、执行命令、根据结果修正——形成 Model → Tool → Result → Model 的基础闭环。Claude Code 和 Codex CLI 作为"Agent Harness"（运行时外壳）出现。

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关键洞察（Michael Bolin, OpenAI）：无状态请求设计（不使用 previous_response_id）、Prompt Caching 最大化（每次新 Prompt 是前一次的精确前缀扩展）、/responses/compact 自动压缩防止 Context 溢出。

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局限：会话结束 = Agent 停止。人必须手动开启新会话、重新描述上下文。

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2025 年中
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阶段二 · Ralph Loop — Context Reset + 状态外置

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创造者：Geoffrey Huntley，澳大利亚开源开发者。原始实现仅 5 行 Bash：

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while :; do
+    cat PROMPT.md | claude-code
+done
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两个核心洞察：

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  • Context Reset 即能力：每轮迭代用全新 Context Window，避免"上下文腐烂"——越后期推理质量越差
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  • 状态外置到磁盘：Agent 的"记忆"不在 Context 里，而在文件系统、git history、测试结果中。每轮从磁盘重建理解
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停止条件：Stop Hook 检测完成信号（如文件中出现 COMPLETE 标记）。

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影响：Boris Cherny 公开承认这直接启发了 Claude Code /loop。Anthropic 后续将其纳入官方插件系统。

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2026 Q1 – Q2
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阶段三 · 定时调度 + 条件收敛 — Loop 产品化

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两大产品答案：

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  • /loop（时间驱动）：Claude Code v2.1.72+。Cron 定时唤醒，固定间隔或动态自选间隔。
    支持项目级默认行为（.claude/loop.md），限制单会话 50 个任务、7 天自动过期。
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  • /goal（条件驱动）：Claude Code v2.1.139（2026-05-14）。设置完成条件，每轮结束后独立 Evaluator 模型（Haiku）判断是否满足，不满足则自动继续。
    核心创新——Generator-Evaluator Split：生成和验证用不同模型，禁止自评。Cherny 称此架构源于 GAN 的启发。
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Codex 同期发布 /goal（v0.128.0），一次记录为连续 25 小时、1,300 万 token、产出 3 万行代码。

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2026 年 6 月
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阶段四 · Loop Engineering 系统化 — 多 Agent 编排 + 自优化

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三件事引爆：

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  • 6 月 2 日：Cherny @ Acquired Unplugged 重申"我的工作是写 Loop"
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  • 6 月 7 日：Steinberger 推文（800 万浏览）→ Addy Osmani 正式命名 Loop Engineering
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  • 6 月 16 日：LangChain 发表 "The Art of Loop Engineering"，提出 四层 Loop 栈（Agent → Verification → Event-driven → Hill-climbing）
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当前前沿：Cherny 自述 Anthropic 内部已做到 Agent 之间通过 Slack 互相通信；LangChain 的 Hill-climbing Loop 实现了 Agent 分析自身 Trace → 自动改写 Prompt/Tool/Grader 配置的自优化闭环。

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演进速查表

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阶段时间核心突破代表技术局限
一 · Agent 原语2024 Q4单次会话内 Tool Calling LoopClaude Code, Codex CLI会话结束 = Agent 停
二 · Ralph Loop2025 中Context Reset + 状态外置5 行 Bash, Stop Hook粗暴 while true
三 · 调度 + 收敛2026 Q1定时触发 + Evaluator 判断停止/loop, /goal单 Agent 模式
四 · 系统化2026.06多 Agent 编排 + 自优化LangChain Engine, Agent Slack高 Token 成本
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三、关键技术 / 理念清单（16 项）

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按出现时间排列，标注首创来源。每一项都是 Loop 工程的构成要件。

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#技术/理念含义来源
1Agent Harness协调 User / Model / Tool 的运行时外壳，管理会话生命周期Claude Code / Codex CLI（2024 Q4）
2Stateless Requests每次 API 请求完全独立，不使用 previous_response_id，支持 ZDRCodex · Michael Bolin（2026-01）
3Prefix Caching每次新 Prompt 是前一次的精确前缀扩展，最大化缓存命中率Codex / Claude Code 共同演进
4Context CompactionToken 超限时自动压缩对话历史，保留"潜在理解"Codex /responses/compact（2026-01）
5Context Reset每轮迭代用全新 Context Window，状态留磁盘。防止"上下文腐烂"Ralph Loop · Huntley（2025 中）
6State ExternalizationAgent 记忆 = 文件系统 + Git History + 测试结果 + 看板。不在 Context 里Ralph Loop（2025 中）
7Time-driven TriggerCron 定时唤醒 Agent，无需人工触发Claude Code /loop（v2.1.72）
8Condition-driven Convergence条件满足时停止，非计时结束就停。由独立 Evaluator 判断Claude Code /goal（2026-05-14）
9Generator-Evaluator Split生成和验证用不同模型、不同 Context Window。禁止自评。GAN 启发Anthropic 内部 → /goal 产品化
10Worktree Isolationgit worktree 隔离并行 Agent 的工作目录，避免文件冲突Claude Code --worktree / Codex 内置
11Skill Codification项目知识编码为 SKILL.md 文件，Agent 每轮自动加载，不重新推导Claude Code / Codex
12MCP Connectors标准化协议连接外部工具：Issue Tracker、数据库、SlackAnthropic MCP 协议
13Multi-Agent DelegationAgent 把子任务派给独立子 Agent，平行执行后汇总Claude Code Sub-agents
14Event-driven Trigger外部事件（Webhook、Slack 消息、CI Failure）触发 Agent 运行LangChain Fleet（2026-06）
15Hill-climbing Self-improvementAgent 分析自身 Trace → 自动改写 Prompt / Tool / Grader 配置LangChain Engine（2026-06）
16Inter-Agent CommunicationAgent 之间通过 Slack 等渠道直接通信、协作、传递不确定性Boris Cherny 实际工作流
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这 16 项并非独立存在——它们构成一条清晰的演进链：先有单 Agent 的 Harness（#1-4），再用 Context Reset 和状态外置解决跨会话问题（#5-6），然后加上触发和收敛机制让 Agent 自主运行（#7-9），最后扩展到多 Agent 隔离、编排、通信、自优化（#10-16）。

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四、核心方法论：六层架构 + 七大原则

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（一）六层架构

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综合所有一手资料（Claude Code 官方文档、Codex Agent Loop 技术文章、Addy Osmani 六模块、LangChain 四层栈），当前 Loop 工程可归纳为以下统一架构：

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+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ L6 · 自优化层   Hill-climbing：分析生产 Trace → 自动改写配置          │ +│        来源：LangChain Engine（2026-06）                     │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ L5 · 编排层   Multi-Agent：派发 → 子 Agent 并行执行 → 汇总 → 校验    │ +│        来源：Claude Code Sub-agents + /batch               │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ L4 · 验证层   Evaluator Split：独立模型（Haiku）判断完成 / 质量      │ +│        来源：Anthropic GAN 架构 → Claude Code /goal        │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ L3 · 触发层   Triggers：Cron（/loop）│ Condition（/goal）│ Event（Webhook）│ +│        来源：Claude Code /loop + /goal + LangChain Fleet     │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ L2 · 隔离层   Worktree：git worktree + 独立 Context Window         │ +│        来源：Ralph Loop + Claude Code --worktree            │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ L1 · 基础 Agent Loop：Model → Tool Call → Result → Model → ... │ +│        来源：Claude Code / Codex CLI（2024 Q4）           │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ 基础设施层   Skills │ MCP Connectors │ State Files │ Git │ KANBAN  │ +└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ +
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（二）七大核心原则

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#原则内容原始出处
1生成与验证分离Generator 永远不能给自己的作业打分。用独立 Evaluator（更小模型、独立 Context Window）判断完成条件和质量。这是 Loop 工程最底层的架构约束。Anthropic 工程实践
产品化于 /goal
2状态外置Agent 的"记忆"不在 Context Window 里。状态持久化于文件系统、Git Log、看板（KANBAN.md / Linear）、测试结果中。每轮从磁盘重建理解。Context Window 只管"当下这一轮"。Ralph Loop
Huntley（2025 中）
3Context 即成本Context 越少越新鲜越好。两种策略按任务选择：① Ralph-style 每轮全新窗口（适合重复执行模式化任务）② Prefix Caching 最大化复用（适合持续改进同一目标）。选错策略的代价是 Token 浪费或推理退化。Ralph Loop + Codex
Michael Bolin（2026-01）
4隔离并行多个 Agent 同时工作 → 必须用 Git Worktree 隔离。共享工作区是 Loop 工程的头号故障源。每个 Agent 有自己的分支、自己的工作目录、自己的 Context Window。Claude Code --worktree
Addy Osmani 六模块
5触发多样化不再只有"人按回车"一个触发源。成熟的 Loop 系统应同时支持：
· 时间触发（Cron /loop）
· 条件触发（/goal 直到条件满足）
· 事件触发（Webhook、Slack、CI Failure）		Claude Code +
LangChain Fleet
6人是最终仲裁者Loop 越自动，越需要人在关键节点介入。三大风险：验证责任在人（"Done"是声明不是证明）、理解债务在积累（Agent 产出越快你的差距越大）、认知投降在蔓延（Loop 越顺畅人越不思考）。Addy Osmani
"Loop Engineering"（2026-06-07）
7自优化闭环最高的 Loop 形态：Agent 分析自身生产 Trace → 发现模式 → 改写自身 Prompt / Tool / Grader 配置。从"人设计 Loop"进化到"Loop 设计 Loop"。LangChain
Hill-climbing Loop（2026-06-16）
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五、三大产品对比

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功能Claude Code（Anthropic）Codex CLI（OpenAI）LangChain
定时循环✅ /loop Cron 调度
动态间隔或固定间隔
裸 /loop 运行内置维护 Prompt		✅ Automations 标签页
/goal 长期目标模式		✅ Fleet Channels / Schedules
事件驱动触发
条件收敛✅ /goal（v2.1.139+）
独立 Haiku Evaluator
最多 4,000 字符条件		✅ /goal（v0.128.0+）
一次记录连续 25h / 13M tokens		✅ Verification Loop
RubricMiddleware
after_agent hooks
工作隔离✅ --worktree
Git Worktree		✅ 内置 Worktree— （编排层，非执行层）
技能文件✅ .claude/agents/SKILL.md✅ .codex/agents/ TOML— （使用 LangGraph 定义）
子代理✅ Sub-agents
Agent Teams		✅ Sub-agents（TOML 定义）✅ Multi-Agent via LangGraph
连接器✅ MCP Servers + Plugins✅ MCP Connectors✅ LangChain Integrations
记忆/状态✅ Memory 文件系统
.claude/loop.md		✅ State Files✅ LangGraph Persistence
LangSmith Traces
自优化— （尚未产品化）— （尚未产品化）✅ Hill-climbing Loop
LangSmith Engine
Agent 间通信🔶 内部使用（Slack）
未对外发布		——
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六、实战指南：从零搭建 Loop 系统

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（一）搭建路线图（五步递进）

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步骤做什么Claude Code 命令预计收获
Step 1状态化项目：将任务管理从大脑/聊天记录迁移到 Markdown 看板
Agent 每轮自动读取看板，知道"已完成什么 / 下一步做什么"		—（创建 KANBAN.md + CLAUDE.md）Agent 不再"失忆"
Step 2配置定时循环：将重复性维护任务交给 /loop
例：每小时检查 CI / 每天整理 Issue / 每 30 分钟抓反馈		/loop 1h 检查 CI 状态，有失败就修复
/loop 24h 整理未关闭的 Issue 并归类		重复劳动自动化
Step 3启用目标驱动：对明确知道"完成条件"的任务用 /goal
例：所有测试通过才停 / CHANGELOG 更新完毕才停		/goal all tests in test/ pass and lint is clean
/goal CHANGELOG.md has entry for every merged PR		无人值守跑到底
Step 4引入验证分离：不让同一个 Agent 审自己的代码
Generator Agent 写代码 → 提交 PR → Evaluator Agent 独立审查		Agent 1: claude --worktree feat-xxx "实现功能"
Agent 2: claude --worktree review-xxx "/goal PR 审查通过"		质量门禁自动化
Step 5建设技能库：将反复教 Agent 的知识写成 SKILL.md
每新增一个 Loop，检查是否有可复用的知识需要固化		编写 .claude/agents/skill-xxx/SKILL.mdToken 成本持续下降
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（二）常用 Loop 模式速查

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模式典型场景示例命令来源
🔧 CI 修复PR 合并后 CI 失败，自动分析并修复/loop 30m 检查 CI 失败项，分析原因并修复Boris Cherny 实际使用
📋 看板推动按看板优先级自动推进 Backlog 任务/loop 2h 读取 KANBAN.md，选最高优先级待办推进Addy Osmani 示例
📊 反馈聚合定时抓取外部反馈，聚类汇总/loop 30m 抓取反馈并聚类为三类问题Boris Cherny 实际使用
✅ Deploy 验证部署后持续检查，直到健康检查通过/goal deploy health check returns 200 and all pods are readyClaude Code 官方文档
🔍 代码审查独立 Agent 审查所有未 review 的 PR/loop 4h 审查所有待 review 的 PR，在代码行级添加评论Generator-Evaluator 模式
📝 文档同步代码变更后自动更新相关文档/loop 1h 检查 git diff，更新受影响的 .md 文件LoopFlow 预设模式
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（三）避坑指南

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坑症状对策
无限循环Agent 在模糊任务上不停转圈，烧 Token始终设硬上限（最大迭代次数、最大 Token、最大时长）。用 /goal 而非裸 /loop
Context 腐烂第 N 轮后推理质量显著下降启用 Context Reset（每轮全新窗口 + 磁盘状态），或用 Prefix Caching 控制窗口增长
文件冲突多个 Agent 同时修改同一文件导致 Git 冲突每个 Agent 用 --worktree 隔离。不要共享工作目录
Token 爆炸Loop 间隔过密，月度账单失控对非紧急的周期性检查用 1h+ 间隔；能事件驱动就不要轮询（Monitor 优于高频 Loop）
认知投降Loop 跑顺后不再审查输出，直接合并强制人工 Review 步骤：Evaluator 通过 → 打 Tag → 人工确认 → 才合并
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七、原始资料来源

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本文所有技术事实均源自以下一手资料，未使用自媒体转述。

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#标题作者/来源日期URL
1Boris Cherny: Why Coding Is Solved（Sequoia AI Ascent 2026 访谈）Boris Cherny × Lauren Reeder（Sequoia）2026-05-04Training Data 播客
2Loop Engineering（正式命名文章）Addy Osmani（Google Cloud）2026-06-07addyosmani.com
3原推文："shouldn't be prompting coding agents anymore"Peter Steinberger @steipete（OpenAI）2026-06-07X @steipete
4Claude Code 官方文档：Keep Claude working toward a goal（/goal）Anthropic2026-05-14code.claude.com/docs
5Claude Code 官方文档：Run prompts on a schedule（/loop）Anthropicv2.1.72+code.claude.com/docs
6Unrolling the Codex Agent LoopMichael Bolin（OpenAI Technical Staff）2026-01-23openai.com
7Build Iterative Repair Loops with Codex（Cookbook）OpenAI2026-05-11developers.openai.com
8The Art of Loop Engineering（四层 Loop 栈）Sydney Runkle（LangChain）2026-06-16langchain.com
9Ralph Wiggum Loop 官方插件Anthropic / Geoffrey Huntley2025GitHub anthropics/claude-code
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+ + + + + + diff --git a/index.html b/index.html index 557e48d..17ff1b2 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -604,9 +604,10 @@ const wikiData = [ { path: "研发型企业AI转型方案/报告/ai-tools-training-lesson5-pm.html", title: "AI 工具实操培训 · 第五课", desc: "项目经理AI工作流：需求→WBS自动拆解→排期+甘特图、Gitea数据→进度报告+偏差预警、风险自动识别+登记册+看板", date: "2026-06-06" }, { path: "研发型企业AI转型方案/报告/ai-tools-training-lesson6-performance.html", title: "AI 工具实操培训 · 第六课", desc: "员工绩效评定：六维指标模型（产出/质量/协作/规范/成长/影响）、Gitea数据采集、AI绩效画像、面谈话术、五条红线", date: "2026-06-06" }, ]}, - { dir: "AI Agent 驾驭工程", icon: "🎛️", desc: "Harness Engineering · Agent 运行时管控 · 成熟度模型", color: "pink", + { dir: "AI Agent 驾驭工程", icon: "🎛️", desc: "Harness → Loop Engineering · Agent 运行时管控 · 自主循环系统设计", color: "pink", items: [ { path: "AI Agent 驾驭工程/报告/ai-agent-harness-engineering.html", title: "AI Agent 驾驭工程（Harness Engineering）全面解析", desc: "从提示工程到驾驭工程的三级跃迁：11项核心组件职责、H0-H3四级成熟度模型、四大技术模块架构、三大支柱（前馈·反馈·传感器）、五大设计原则、实战案例与概念辨析", date: "2026-06-14" }, + { path: "AI Agent 驾驭工程/报告/loop-engineering-guide.html", title: "Loop 工程完全指南 [开发者向]", desc: "2026年6月新范式：从手动Prompt到设计自主循环系统。4阶段演进、16项关键技术、6层架构+7大原则、3大产品对比、5步实战路线图、6种Loop模式速查", date: "2026-06-21" }, ]}, { dir: "抖音话题", icon: "🎙️", desc: "行业观点、口播话术、短视频脚本", color: "orange", items: [