标签
关于使用LangChain的create_agent构建自定义代理框架的指南，重点介绍用于定制的中间件。
一位开发者分享了一个20章的教程，从头重建了一个Claude Code风格的编程代理，展示了整个代理循环（约6行代码），并支持本地模型和多种LLM API。
描述了一种通过单次规划调用后确定性执行来降低浏览器智能体任务中LLM成本的技术，与标准智能体循环相比，实现了50倍的成本降低。
一个通过逐步在 Node.js 中构建来讲解模型上下文协议 (MCP) 的教程仓库，采用 node-llama-cpp、GGUF 模型和自定义 Agent 循环的本地优先设置。
一位开发者介绍了 Lauren，这是一个开源工具，能让智能体循环在运行期间动态编辑，允许用户在不停循环的情况下添加、优化或合并任务。
Teknium分享了AI智能体中工具调用的最新性能改进，包括延迟导入、减少每轮对话47%的函数调用、以及延迟压缩可行性检查，并附有GitHub上可运行代码的链接。
分享在Yang Zhang实验室组会上的AI loop经验，包括自动化定理证明、多机器协作、蒸馏私人经验库等，并提及Fields奖得主使用AI解决数学难题的例子。
HASP是一种框架，将智能体技能升级为可执行的程序函数，充当防护栏，实现对LLM智能体循环的直接干预，并在网页搜索、数学推理和编程等复杂任务上提升性能。
作者介绍了 `coding-review-agent-loop`，这是一个开源的本地 CLI 工具，它协调多个编码代理（Claude Code、Codex、Gemini）使用现有的本地身份验证相互审查彼此的 GitHub PR，从而避免额外的 API 成本。
Kuri 是一款面向 AI 智能体的 Zig 浏览器自动化工具包，仅 464 KB 二进制，冷启动约 3 ms，每个工作流循环的 token 使用量比 agent-browser 低 16%。
OpenAI推出了Codex App Server，这是一种标准化的协议和架构，使开发者能够在不同产品和IDE中集成Codex的代理功能。该系统从一种实用的harness复用方案演变为一个稳定的平台，支持丰富交互模式，如工作区探索、流式进度和差异输出。
# 解析Codex代理循环 来源：[https://openai.com/index/unrolling-the-codex-agent-loop/](https://openai.com/index/unrolling-the-codex-agent-loop/) [Codex CLI\\(在新窗口中打开\\)](https://developers.openai.com/codex/cli)是我们的跨平台本地软件代理，旨在在你的机器上安全高效地运行，生成高质量、可靠的软件更改。自从我们首次推出以来，我们已经学到了大量关于如何构建世界一流软件代理的知识[自从我们首次启动