🏷️ 编程范式

State Machines: From Loops to Graphs (Explained)

文章阐述了状态机理论及其在软件开发中的应用。作者指出Agent框架从链条到循环再到图形的演变，本质上是有限状态机（FSM）的体现。通过将分散的逻辑迁移到明确的转换函数中，状态机能消除不可能状态，避免竞态条件，并提供类型级安全保障。文章展示了基于查找表和Switch语句的实现方式，强调了其在代码审查、测试及系统可靠性方面的优势。

从 Prompting 到 Loop Engineering：AI 编程的新范式

文章提出 AI 编程领域正在从人工编写提示转向设计循环。Loop Engineering 是指编写自动化的程序来驱动编码 Agent，通过设置目标、执行、检查和反馈的闭环，实现无人值守的代码生成与修复。文章分析了循环的五种演进形式及六个核心组件（如触发器、隔离、上下文等），并结合 Claude Code 的 /goal 命令展示了具体的工程实践。

2026年AI工程师的核心技能：Loop（循环）工程

文章探讨了2026年AI工程范式的转变：从单纯的“提示词工程”转向设计自动化的“循环系统”。OpenAI与Anthropic的专家指出，工程师的角色已变为编写控制Agent的循环。文章深入解析了循环工程的定义、单体Agent与编队模式的区别，以及开放式与封闭式循环的差异。此外，文章重点讨论了循环模式带来的高昂Token成本问题，指出DeepSeek等低成本、大上下文的中国大模型是解决这一经济瓶颈的关键。

Agents 201: The Unit Shrank

文章探讨了 AI Agent 架构的演变。作者认为传统的单体 Agent 因 Token 成本过高和缺乏专业化而失效，基本单元应从“Agent”转变为更小的“Worker”。文章介绍了由 Worker、Function 和 Trigger 组成的全新编排模型，实现了更高效的模块化开发、灵活的架构模式以及安全运行时。