@swyx: ## 论Loopcraft

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ai-agents loops scale lessons opinion

摘要

关于在AI智能体设计中堆叠循环重要性的概念性讨论，将其与Sutton的苦甜教训相类比，倡导可扩展系统而非人工修复。

## 论Loopcraft 有人可能会认为，下个世纪的整个游戏就在于尽可能高效地堆叠循环。 在每个阶段的早期，当事情出错时，知道如何**向下**进入循环（为了可靠性）将是有价值的…… 但随着模型改进，知道如何**向上**提升循环（为了杠杆效应）可能更有价值。 如果你不弄清楚如何做到这一点，就不要因为输给做到的人而耿耿于怀。
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缓存时间: 2026/06/12 08:59

论Loopcraft

有人可能会说，下个世纪整个游戏的核心，就是如何最高效地堆叠循环。

在每个阶段初期，懂得在事情出错时向下循环（为了可靠性），将很有价值……

但随着模型改进，懂得如何向上循环（为了杠杆效应）可能更有价值。

如果你没搞明白怎么做，就别在输给那些懂的人时酸了。

Latent.Space (@latentspacepod): [AINews] Loopcraft：堆叠循环的艺术

@RichardSSutton 为模型留下了他的“苦涩的教训”。我们现在为智能体留下了“酸涩的教训”：

别再像历史上那样亲力亲为地修补问题。

转而专注于能随更多智能体规模扩展的系统，比如目标和

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