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。
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Eval Engineering: the step that turns a $200 model into a $200,000 system
文章探讨了 Eval Engineering 的重要性，指出通过构建评估层，可以将基础模型转化为高价值系统。作者介绍了一种利用现有工具（如 LangChain、AWS 等）搭建评估引擎的方法，强调通过自动化的评估反馈机制来提升 Agent 的准确性和可靠性。
