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。
全部文档 / 作者: Ashpreet Bedi / 标签: DevOps
5 篇
Own Your Agent Stack
文章强调企业应拥有自主的 Agent 技术栈，以避免依赖单一供应商。通过自主控制模型、数据、云和运行环境，企业能更好地保护数据和降低成本。作者提供了基于 GitHub 的快速搭建指南，并主张通过自主学习和改进来保持竞争优势。
如何构建 Agent 平台
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 现已支持 Claude Code、LangGraph 和 DSPy
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。
系统工程：构建有效的智能体软件
文章提出构建智能体软件应采用系统工程思维，而非仅优化局部组件。作者提出了软件工程的五个关键层面：代理工程、数据工程、安全工程、接口工程和基础设施工程。文章通过开源项目 Dash 演示了如何将 RBAC、数据隔离和多接口集成等原则应用于实际开发中，强调智能体本质仍是软件，需遵循经典的系统设计原则。