AI Loop Engineering 每日深度播客 Content Archive

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  1. Agentic RAG 的下一跳：Google 把「够不够用」写进检索循环
  2. Loop Engineering 到底在工程什么：把 Agent 做成会自我改进的系统
  3. Daybreak 把安全 Agent 的重点，从发现漏洞推到修补循环
  4. Google 把 Agent 安全风险做成可运营的闭环
  5. Thinker-Worker-Verifier：把自我改进 Agent 写成有限状态机
  6. Agent 不缺聪明，缺可执行的 API 契约
  7. 别让 RAG 把 Agent 带进语义陷阱
  8. 让 Agent 自己写循环：LangChain 把子 Agent 调度搬进代码
  9. 别让优化器给自己打分：Google 把 Agent 质量飞轮交给编码 Agent
  10. Agent 循环坏在生产库里
  11. Agent 必须被看见，才能被相信
  12. 科研 Agent 不能只会跑脚本：Claude Science 把审计塞进循环
  13. Agent 不是 API 路由：Trigger.dev 把聊天循环搬进耐久任务
  14. Agent 评估不能只看答案：Oracle 把执行路径也放上考卷
  15. Agent 循环没有刹车，会自己烧钱
  16. Agent 别从头跑：长循环运行时该怎么选
  17. Agent 别硬接：编排边界才是生产问题
  18. 别让优化器空想：AlphaEvolve 把 Agent 关进评分循环
  19. 记忆别挂在循环外：Agent 每一步都该查什么
  20. 代码 Agent 别自审：PR 要进审查循环
  21. 别只调提示词：Agent harness 要进控制层
  22. Agent 的输入就是攻击面：GitHub 工作流如何被一条 Issue 反向利用
  23. Agent Skills 不只是 Prompt：微软把可执行能力包接进 Python Agent
  24. 别再维护一份巨型 Prompt：智能体指令也要进入构建流水线
  25. Agent 的 ROI 也要进反馈循环：LangChain 把成本、trace 和业务 KPI 接起来
  26. 代码审查 Agent 也要有自己的沙箱：GitHub 把配置、网络和反馈拆开了
  27. 验证器给什么反馈，决定 Agent 能不能修好
  28. AgentLoop 把 Agent 从一次调用变成可观测的工作单元
  29. Tunix 把 Agent 训练也变成高吞吐反馈循环
  30. GitHub 把 Agent 使用数据变成团队反馈循环
  31. OpenAI Presence：让企业 Agent 从上线走向持续改进
  32. MCP 走向无状态，Agent 循环要重新管理状态
  33. GradRAG：让 RAG 的评估反馈回到检索上游
  34. GitHub 给 Issue Agent 加了置信度阈值：审批不是安全边界
  35. Google 给 Agent 加上工具前置钩子：运行时开始有刹车，但安全边界还在外面
  36. Signal 把生产故障变成可审查的代码改动：Agent 质量循环接上了下一环
  37. Mem0 把长期记忆接进 n8n 和 Zapier：Agent 循环多了一块持久状态
  38. Google 把 Agent 评估接上生产：同一套分数，能不能让质量循环成立？
  39. Symbio 把用户纠错写回 LoRA：本地 Agent 的反馈循环长什么样？
  40. GPT-5.6 的 Agent 循环：模型路由和成本控制合并了吗？
  41. Agent 要的不是容器，而是一台可恢复的计算机？
  42. 大 PR 不是 Agent 的终点：GitHub 把代码改动堆成可审查的循环
  43. MCP 进入无状态迁移期：Agent 要把任务状态写在连接之外
  44. Google 的安全 Agent 不靠自审：漏洞发现要经过几道闸门？
  45. Agent 写完代码还不算交付：AppLooper 把发布权锁回人手里
  46. 一个分数不够：HarnessEval-W 把世界模型评测做成了 Agent 循环

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