如何递归地改进你的智能体
文章介绍了一种递归自动改进智能体(RAI)的方法。通过使用编码智能体分析指令、挖掘使用数据并运行探测,测试并修复目标智能体,直到符合规范。文章详细阐述了实现该循环所需的系统设置、平台搭建步骤以及“创建-改进-扩展-部署”的全新开发生命周期。
文章介绍了一种递归自动改进智能体(RAI)的方法。通过使用编码智能体分析指令、挖掘使用数据并运行探测,测试并修复目标智能体,直到符合规范。文章详细阐述了实现该循环所需的系统设置、平台搭建步骤以及“创建-改进-扩展-部署”的全新开发生命周期。
文章以云计算和数据平台的发展史为鉴,指出 Agent 时代正从分散走向整合。作者提出构建统一的 Agent 平台至关重要,该平台包含 Runtime、Storage、Connectors、Interfaces 和 Infrastructure 五大核心组件。文章提供了一套基于 FastAPI 和 Docker 的基础代码库,演示了如何在本地或 Railway 上运行平台,并利用 Claude Code 实现无需编码即可创建、测试、递归改进 Agent 以及通过 Evals 锁定行为的完整闭环。
AgentOS 宣布在其 Alpha 版本中增加对 Claude Code (通过 Claude Agent SDK)、LangGraph 和 DSPy 的支持。文章阐述了 AgentOS 如何作为生产级后端,统一管理不同的 Agent 架构,提供数据库持久化、多租户认证、RBAC、可观测性和水平扩展能力。作者区分了 SDK(如 Agno)与 Harness(如 Claude Code)的区别,并指出构建面向用户的 Agent 产品必须将会话、循环和沙箱分层管理。