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构建 Agent 技能的自我改进循环

本文介绍了如何通过“自我改进循环”提升 Agent 的技能质量。作者以 Issue 分类为例，展示了如何构建双层循环架构：内层循环负责执行具体的分类任务，外层循环则根据人工反馈自动调整技能代码。利用 GitHub Actions 和云代理平台，系统能持续从历史交互中学习并优化自身。

Agent 可观测性需要反馈机制以驱动学习

文章指出 Agent 可观测性不仅用于调试，更是驱动系统学习的关键。区别于传统软件，Agent 系统必须将链路追踪与反馈信号（如用户显性反馈、隐性行为、LLM 评测或确定性规则）紧密闭环，以在模型、控制架线和上下文层面实现自动或人工驱动的持续改进。