@0xMovez：一位谷歌资深工程师刚刚发布了一篇19页的PDF，关于LLM和智能系统的“循环工程”。行动 → 观察 → …

一位谷歌高级工程师刚刚发布了一份长达19页的PDF文档，主题是关于大语言模型（LLM）和智能体系统的“Loop Engineering”（循环工程）。

行动 → 观察 → 学习 → 重复

• 行动：LLM提出一个代码转换方案（比如对这个循环进行分块，对那个循环进行并行化）。

• 观察：编译器运行该方案并反馈结果——方案是否有效？是更快了？还是更慢了？速度提升了多少？

• 学习：LLM读取这些反馈，并据此调整下一步行动。

• 重复以上步骤，直到不再发现新的改进空间。

智能体仅靠其自身上下文窗口内基于真实反馈的强化，就能变得越来越聪明。

这份19页的PDF文档彻底改变了我当下构建智能体系统的方式。

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