Loop Engineering：如何构建能自我改进的AI智能体
本文探讨了从手动提示AI向“循环工程”转变的新一代工作流。作者指出，真正的循环工程依赖于廉价的长上下文模型来控制Token成本。文章详细对比了旧的手动工作流与新的自动化循环工作流，并深入剖析了单智能体循环与舰队循环（多智能体协同）的区别。同时，强调了在实际应用中应优先采用边界清晰、易于控制的闭环。最后，拆解了构建高效循环系统的六个核心基石：自动化、工作树、技能复用、外部插件、子智能体和检查器，帮助开发者打造可自我迭代和修复的AI系统。
