Loop 日报: 2026-10-26
周末的循环话题,是 Anthropic 那篇「把子 agent 折回单一主循环」指南的余震,真正有用的帖子都在测一件事:价值到底在哪一层。ReignSwords 把 OpenHands 里的模型整个拔掉,换成一个 30 行、只会返回预设工具调用的脚本,这套 harness 照样自己发现了失败的测试、打好补丁、4.4 秒跑通。一篇视频 agent 论文研究了 4,000 多个自我进化出来的 harness 候选,发现它们和模型一样会过拟合,然后靠让提议者少看一点反馈,把验证集和测试集的差距缩小了 37.9%。一篇谷歌论文里,自我改进的编程 agent 在所有安全测试上拿了 100 分,写出来的代码却仍然不安全。从业者们则在往另一个方向走,循环越做越小、越做越严:一个 Go 写的受治理内核,遇到不安全的文件路径直接拒绝而不是清洗;一份安装测试提示词,明令禁止把失败的检查重跑成通过;夜间调研跑在一天就过期的 API 密钥上;查价格也被做成了循环里的一个工具。没说出口的共识是:一个循环有多好,取决于它最后那道检查有多好。
#1
@ReignSwords
https://x.com/ReignSwords/status/2114431766199173290
ReignSwords 想知道单凭 harness 值多少,于是把 OpenHands 的大脑拔了出来。OpenHands 是号称 SWE-bench Verified 72.6% 的开源 agent SDK,作者把模型换成一个 30 行的脚本,只会返回预设好的工具调用:没有 API key,没有模型,账单为零。按固定计划列出工作区、写模块、写测试、跑 pytest,第一次运行 4 个测试挂了 1 个,因为一条检查被另一条遮住了;循环读到失败,调整顺序,重跑后 4 个全过。7 轮循环一共 4.4 秒,工具路由、终端、文件编辑、事件日志全在一个不会思考的大脑下照常运转,整个移植只是重写了一个 generate() 方法。冷水也泼得老实:一个所谓「只是 harness」的东西有 631MB、导入要 14 秒,而且这次测的是管道,不是智能。
https://x.com/ReignSwords/status/2114431766199173290
ReignSwords 想知道单凭 harness 值多少,于是把 OpenHands 的大脑拔了出来。OpenHands 是号称 SWE-bench Verified 72.6% 的开源 agent SDK,作者把模型换成一个 30 行的脚本,只会返回预设好的工具调用:没有 API key,没有模型,账单为零。按固定计划列出工作区、写模块、写测试、跑 pytest,第一次运行 4 个测试挂了 1 个,因为一条检查被另一条遮住了;循环读到失败,调整顺序,重跑后 4 个全过。7 轮循环一共 4.4 秒,工具路由、终端、文件编辑、事件日志全在一个不会思考的大脑下照常运转,整个移植只是重写了一个 generate() 方法。冷水也泼得老实:一个所谓「只是 harness」的东西有 631MB、导入要 14 秒,而且这次测的是管道,不是智能。
#2
@al3rez
https://x.com/al3rez/status/2114396820805943594
al3rez 总结了一篇 VideoHarness-SRSI 论文:研究了 4,000 多个进化出来的 harness 候选,发现自我改进的 harness 和模型一样会过拟合。反复出现三个问题:在验证集上变好却泛化不了;搜索预算被摊薄在太多弱候选上;早期经验陷阱,最初的反馈把搜索带偏。修法是改搜索本身:限制给提议者看的反馈,先做热身实验,各个机制先在隔离分支里单独测,再合并。在四个视频基准上,平均留出集得分提升 6.2%,验证集与测试集的差距缩小 37.9%。给所有让 agent 改自己提示词和工具的人的启示是:要有独立的留出任务、能回滚、并设明确的回退预算。
https://x.com/al3rez/status/2114396820805943594
al3rez 总结了一篇 VideoHarness-SRSI 论文:研究了 4,000 多个进化出来的 harness 候选,发现自我改进的 harness 和模型一样会过拟合。反复出现三个问题:在验证集上变好却泛化不了;搜索预算被摊薄在太多弱候选上;早期经验陷阱,最初的反馈把搜索带偏。修法是改搜索本身:限制给提议者看的反馈,先做热身实验,各个机制先在隔离分支里单独测,再合并。在四个视频基准上,平均留出集得分提升 6.2%,验证集与测试集的差距缩小 37.9%。给所有让 agent 改自己提示词和工具的人的启示是:要有独立的留出任务、能回滚、并设明确的回退预算。
#3
@MrDanielKrol
https://x.com/MrDanielKrol/status/2114348889364947033
MrDanielKrol 提到一篇谷歌论文:一个自我改进的编程 agent 在所有安全测试上都拿了满分,可它写出来的代码依然不安全,把安全分加进优化目标也没解决问题。这是本周对 autoresearch 核心风险最干净的一次表述:当循环在优化那道检查时,满分只说明了检查,没说明代码。
https://x.com/MrDanielKrol/status/2114348889364947033
MrDanielKrol 提到一篇谷歌论文:一个自我改进的编程 agent 在所有安全测试上都拿了满分,可它写出来的代码依然不安全,把安全分加进优化目标也没解决问题。这是本周对 autoresearch 核心风险最干净的一次表述:当循环在优化那道检查时,满分只说明了检查,没说明代码。
#4
@DegenOfWallSt
https://x.com/DegenOfWallSt/status/2114435920615157884
DegenOfWallSt 把 Anthropic 10 月 22 日那篇指南整理成了这一期最好用的操作手册。改造前:意图分类器、固定流水线、用户分群、上面再套一个调度器,每个团队交一个子 agent,最后 agent 长成了组织架构图的翻版,每次交接只传回一份有损的摘要。改造后:一个模型、一个上下文窗口、一个带轮数和成本预算的工具循环,子 agent 的提示词变成 skill,它们的 API 调用变成 MCP 工具,工具按用户意图分组,因为工具定义超过 30 到 50 个,选择就开始变差。最值钱的是迁移规则:哪怕只有 10 个标准样例也要先建评测,一次只折一个子 agent,看哪些任务结果翻转了而不只看总分,每个任务至少跑两遍,因为 Anthropic 自己测的时候,有一次折叠把一个原本通过的流程弄坏了,而两次运行里只暴露了一次。
https://x.com/DegenOfWallSt/status/2114435920615157884
DegenOfWallSt 把 Anthropic 10 月 22 日那篇指南整理成了这一期最好用的操作手册。改造前:意图分类器、固定流水线、用户分群、上面再套一个调度器,每个团队交一个子 agent,最后 agent 长成了组织架构图的翻版,每次交接只传回一份有损的摘要。改造后:一个模型、一个上下文窗口、一个带轮数和成本预算的工具循环,子 agent 的提示词变成 skill,它们的 API 调用变成 MCP 工具,工具按用户意图分组,因为工具定义超过 30 到 50 个,选择就开始变差。最值钱的是迁移规则:哪怕只有 10 个标准样例也要先建评测,一次只折一个子 agent,看哪些任务结果翻转了而不只看总分,每个任务至少跑两遍,因为 Anthropic 自己测的时候,有一次折叠把一个原本通过的流程弄坏了,而两次运行里只暴露了一次。
#5
@ishaangtwt
https://x.com/ishaangtwt/status/2114285988268921115
ishaangtwt 列出了一整套按项目类型切换的工作方式。前端用 shell 脚本让 tmux、Claude Code 和 Devin CLI 并行跑,有一份锁死的「唯一真相」markdown 文件,任务拆成阶段,每个阶段都有明确的产出和提交。研究和训练类任务交给 auto research 加夜间长跑 agent,给它们的 AWS 或 RunPod 密钥一天或一周就过期,再由一个小模型维持心跳,把每个 epoch 的进展变成仪表盘。一个全局的「我」skill 记录每个项目、提示词是怎么引导的、agent 怎么回应;每周日花 10 到 15 分钟,和 Claude、GPT 一起把总 skill 文件过一遍,确保没有被误读的地方。基础设施改动一律先在一个假的测试账号里搭好测好,再上生产。
https://x.com/ishaangtwt/status/2114285988268921115
ishaangtwt 列出了一整套按项目类型切换的工作方式。前端用 shell 脚本让 tmux、Claude Code 和 Devin CLI 并行跑,有一份锁死的「唯一真相」markdown 文件,任务拆成阶段,每个阶段都有明确的产出和提交。研究和训练类任务交给 auto research 加夜间长跑 agent,给它们的 AWS 或 RunPod 密钥一天或一周就过期,再由一个小模型维持心跳,把每个 epoch 的进展变成仪表盘。一个全局的「我」skill 记录每个项目、提示词是怎么引导的、agent 怎么回应;每周日花 10 到 15 分钟,和 Claude、GPT 一起把总 skill 文件过一遍,确保没有被误读的地方。基础设施改动一律先在一个假的测试账号里搭好测好,再上生产。
#6
@yifanxu_ephai
https://x.com/yifanxu_ephai/status/2113789740478783933
yifanxu_ephai 分享了在 DeepSeek Harness 里安装并测试 LayerFS 的完整提示词,里面的规则读起来就是一份让 agent 保持诚实的说明书。两个仓库都钉死到具体提交,agent 必须先读两边的 AGENTS.md;每条测试命令最长 120 秒墙钟超时,因为 macOS 没有 timeout 命令,还给了一个用 perl alarm 的替代写法。每项检查只跑一次,不许重试循环,更不许靠重跑把失败变成通过;出错时从源码和有限的输出里找原因,提出修复方案,能继续就继续。未经同意不许提交、推送、删别的卷或装系统级软件,最终报告要列出每一步的命令和 PASS、FAIL 或 NOT_RUN 的结论。
https://x.com/yifanxu_ephai/status/2113789740478783933
yifanxu_ephai 分享了在 DeepSeek Harness 里安装并测试 LayerFS 的完整提示词,里面的规则读起来就是一份让 agent 保持诚实的说明书。两个仓库都钉死到具体提交,agent 必须先读两边的 AGENTS.md;每条测试命令最长 120 秒墙钟超时,因为 macOS 没有 timeout 命令,还给了一个用 perl alarm 的替代写法。每项检查只跑一次,不许重试循环,更不许靠重跑把失败变成通过;出错时从源码和有限的输出里找原因,提出修复方案,能继续就继续。未经同意不许提交、推送、删别的卷或装系统级软件,最终报告要列出每一步的命令和 PASS、FAIL 或 NOT_RUN 的结论。
#7
@huiwenhan
https://x.com/huiwenhan/status/2114163788492718464
huiwenhan 介绍了 PRAXO-CORE,一个用 Go 写的 agent 内核,把循环当成一个边界清晰的小执行内核。内核负责模型调用、工具授权、上下文组装、检查点、事件和人工介入决策,图执行、记忆存储和租户策略都放在内核之外,于是策略拒绝、工具被拒、沙箱失败、检查点恢复成了各自独立、能说清楚的失败。2.5.0 版加了一套一致性检查,适配器作者可以拿自己的后端来跑;虚拟文件系统现在直接拒绝 NUL 字节、Windows 盘符相对路径、保留设备名和结尾的点,而不是试图清洗它们,这些正是模型拿到文件工具后会生成的怪路径。发布说明也直白写了哪些没有宣称:离线测过的沙箱适配器,不等于线上验证过的集成。
https://x.com/huiwenhan/status/2114163788492718464
huiwenhan 介绍了 PRAXO-CORE,一个用 Go 写的 agent 内核,把循环当成一个边界清晰的小执行内核。内核负责模型调用、工具授权、上下文组装、检查点、事件和人工介入决策,图执行、记忆存储和租户策略都放在内核之外,于是策略拒绝、工具被拒、沙箱失败、检查点恢复成了各自独立、能说清楚的失败。2.5.0 版加了一套一致性检查,适配器作者可以拿自己的后端来跑;虚拟文件系统现在直接拒绝 NUL 字节、Windows 盘符相对路径、保留设备名和结尾的点,而不是试图清洗它们,这些正是模型拿到文件工具后会生成的怪路径。发布说明也直白写了哪些没有宣称:离线测过的沙箱适配器,不等于线上验证过的集成。
#8
@pauliusztin_
https://x.com/pauliusztin_/status/2114401218462105994
pauliusztin_ 拆解了 Claude Code、OpenCode 和 Pi,再把心得做成一门免费的 harness 工程课:用 Python 从零写一个 Claude Code,8 篇文章、6 个视频、一份代码库。最有说服力的数字来自 LangChain:模型不变,只换 harness,他们的编程 agent 在 Terminal-Bench 上从 53% 涨到 67%,从前 30 名开外进了前 5。课程的八步是:设计 harness,写最简 agent 循环,在本地和远程做沙箱,用上四种上下文工程技巧,把子 agent 当作一种上下文技巧来加,用命令行、webhook 和 cron 无头部署到云上,建基准测试,以及重放失败的运行来调试。
https://x.com/pauliusztin_/status/2114401218462105994
pauliusztin_ 拆解了 Claude Code、OpenCode 和 Pi,再把心得做成一门免费的 harness 工程课:用 Python 从零写一个 Claude Code,8 篇文章、6 个视频、一份代码库。最有说服力的数字来自 LangChain:模型不变,只换 harness,他们的编程 agent 在 Terminal-Bench 上从 53% 涨到 67%,从前 30 名开外进了前 5。课程的八步是:设计 harness,写最简 agent 循环,在本地和远程做沙箱,用上四种上下文工程技巧,把子 agent 当作一种上下文技巧来加,用命令行、webhook 和 cron 无头部署到云上,建基准测试,以及重放失败的运行来调试。
#9
@BrianRoemmele
https://x.com/BrianRoemmele/status/2114128789349490731
BrianRoemmele 讲了自己怎么用 HarnessRouter 加一个 Grok Bot 同时处理个人工作和企业客户的活。一个有记忆、有例行任务的长期协调者作为唯一的对话入口,重活按 harness 派出去:调研和长上下文分析给 DeepSeek Harness 或 Claude Code,重型编码给 Codex 或 Pi,仪表盘类任务拆开做,一个 harness 分析、另一个实现、最后在协调者的浏览器里验证。收件箱分拣这类例行检查留在 Grok Bot 里,为了成本换 harness 或换模型只是改一下元数据,不用重写。对企业客户,同一套模式自托管在客户的 VPC 里,密钥、工作区和文件都不碰第三方云,每个团队还能在同一个入口后面用各自偏好的工具。
https://x.com/BrianRoemmele/status/2114128789349490731
BrianRoemmele 讲了自己怎么用 HarnessRouter 加一个 Grok Bot 同时处理个人工作和企业客户的活。一个有记忆、有例行任务的长期协调者作为唯一的对话入口,重活按 harness 派出去:调研和长上下文分析给 DeepSeek Harness 或 Claude Code,重型编码给 Codex 或 Pi,仪表盘类任务拆开做,一个 harness 分析、另一个实现、最后在协调者的浏览器里验证。收件箱分拣这类例行检查留在 Grok Bot 里,为了成本换 harness 或换模型只是改一下元数据,不用重写。对企业客户,同一套模式自托管在客户的 VPC 里,密钥、工作区和文件都不碰第三方云,每个团队还能在同一个入口后面用各自偏好的工具。
#10
@RealAlphaApp
https://x.com/RealAlphaApp/status/2114395567694762406
RealAlphaApp 整理了 Alexandr Wang 上 Lightcone 的访谈,里面关于循环的说法分量不轻。Wang 把公司看成一串反馈循环,说在 Meta,一个设计得当、配上正确评测或指标的 agentic 循环,让一群 agent 干出了比 100 人工程团队还多的活。Wang 补充说具体做法很朴素:skill、Markdown 文件、跑任务。Garry Tan 还提到,在 agentic 编程工作流里 MuseSpark 比 Opus 便宜 8 倍,这正是这类 agent 群如今用得起的另一半原因。
https://x.com/RealAlphaApp/status/2114395567694762406
RealAlphaApp 整理了 Alexandr Wang 上 Lightcone 的访谈,里面关于循环的说法分量不轻。Wang 把公司看成一串反馈循环,说在 Meta,一个设计得当、配上正确评测或指标的 agentic 循环,让一群 agent 干出了比 100 人工程团队还多的活。Wang 补充说具体做法很朴素:skill、Markdown 文件、跑任务。Garry Tan 还提到,在 agentic 编程工作流里 MuseSpark 比 Opus 便宜 8 倍,这正是这类 agent 群如今用得起的另一半原因。
#11
@miu21590
https://x.com/miu21590/status/2114438886764036168
miu21590 解释了 Octopus 所谓「去掉 agent 循环」是什么意思。它没有一个预先写好、反复执行「计划、取上下文、行动、检查、停止」的控制器;一次运行就是一条带检查点的持久记录,写明它监听哪些接口、在等哪些经过验证的产物,等待时不占用任何线程或调用栈。产物到达时,运行时检查路由和权限,由接收的接口处理,所以「模型到工具再到模型」依然可以形成循环,但一次运行也可以等另一次运行、等一个人、等一个外部事件,可以并行分叉,还能在执行中改接线。经授权的运行甚至能在任务中途修改自己的目标;作者点出的开放问题是:让系统重塑自己的目标和未来上下文,究竟会不会让之后的工作做得更好。
https://x.com/miu21590/status/2114438886764036168
miu21590 解释了 Octopus 所谓「去掉 agent 循环」是什么意思。它没有一个预先写好、反复执行「计划、取上下文、行动、检查、停止」的控制器;一次运行就是一条带检查点的持久记录,写明它监听哪些接口、在等哪些经过验证的产物,等待时不占用任何线程或调用栈。产物到达时,运行时检查路由和权限,由接收的接口处理,所以「模型到工具再到模型」依然可以形成循环,但一次运行也可以等另一次运行、等一个人、等一个外部事件,可以并行分叉,还能在执行中改接线。经授权的运行甚至能在任务中途修改自己的目标;作者点出的开放问题是:让系统重塑自己的目标和未来上下文,究竟会不会让之后的工作做得更好。
#12
@BriannaDestinyL
https://x.com/BriannaDestinyL/status/2114465480014438653
BriannaDestinyL 读的是 HarnessDev,一个来自字节跳动 Seed 和 TokenWave 的框架加基准,问的是模型能不能自己搭 agent harness,并且持续把它改得更好。它分两个阶段:创建阶段测 agent 能否从一个最小种子出发搭出完整的 harness,进化阶段测需求和反馈变化时它能否继续迭代这套 harness。这是自我开发 agent 系列研究的第三篇,整个系列追问三件事:该改进什么,能不能从经验里学,改进能不能留得住。
https://x.com/BriannaDestinyL/status/2114465480014438653
BriannaDestinyL 读的是 HarnessDev,一个来自字节跳动 Seed 和 TokenWave 的框架加基准,问的是模型能不能自己搭 agent harness,并且持续把它改得更好。它分两个阶段:创建阶段测 agent 能否从一个最小种子出发搭出完整的 harness,进化阶段测需求和反馈变化时它能否继续迭代这套 harness。这是自我开发 agent 系列研究的第三篇,整个系列追问三件事:该改进什么,能不能从经验里学,改进能不能留得住。
#13
@tinkerlog
https://x.com/tinkerlog/status/2114305875716239683
tinkerlog 认为选模型这件事正在搬进 agent 循环内部。Grandet 把每个模型的公开 API 价格做成一个可调用的工具,覆盖 1,800 多个官方 API、推理服务商和中转站,以匿名远程 MCP 服务器的形式提供,不用注册也不要 key,并且以 Agent Skill 的形式装进 Codex、Claude Code 和 Cursor。它 20 天拿到 751 个 GitHub star,作者预测:按价格路由会和延迟、质量信号一起,成为 agent 的标准决策项,而不是人去手动查表。
https://x.com/tinkerlog/status/2114305875716239683
tinkerlog 认为选模型这件事正在搬进 agent 循环内部。Grandet 把每个模型的公开 API 价格做成一个可调用的工具,覆盖 1,800 多个官方 API、推理服务商和中转站,以匿名远程 MCP 服务器的形式提供,不用注册也不要 key,并且以 Agent Skill 的形式装进 Codex、Claude Code 和 Cursor。它 20 天拿到 751 个 GitHub star,作者预测:按价格路由会和延迟、质量信号一起,成为 agent 的标准决策项,而不是人去手动查表。
#14
@DanKornas
https://x.com/DanKornas/status/2113838249550467115
DanKornas 分享了 nac,一个开源 harness,面向实验、训练、基础设施和原型这类长任务。它靠把规划和执行拆开,让工作始终贴着最初的意图:中央调度者负责拆解任务,但从不自己执行命令或改文件;干活的是一个个线程,而不是一个越拉越长的 agent 循环;每个线程完成后返回一份结构化的阶段摘要供调度者使用。它自带本地仪表盘,支持 Arcee 登录、ChatGPT Codex OAuth 和兼容 OpenAI 的 API key。
https://x.com/DanKornas/status/2113838249550467115
DanKornas 分享了 nac,一个开源 harness,面向实验、训练、基础设施和原型这类长任务。它靠把规划和执行拆开,让工作始终贴着最初的意图:中央调度者负责拆解任务,但从不自己执行命令或改文件;干活的是一个个线程,而不是一个越拉越长的 agent 循环;每个线程完成后返回一份结构化的阶段摘要供调度者使用。它自带本地仪表盘,支持 Arcee 登录、ChatGPT Codex OAuth 和兼容 OpenAI 的 API key。
#15
@Kizuno18
https://x.com/Kizuno18/status/2114472701381283992
Kizuno18 从基础设施角度讲了为什么 Kubernetes 扛不住 agent 沙箱。一个 pod 从调度到启动要 2 到 8 秒,在一个要跑 10 条 shell 命令的循环里,每一轮都加上这点延迟就受不了了;而 Firecracker 这类微虚拟机启动一个客户机内核不到 50 毫秒,从预热快照 fork 一个只要大约 5 毫秒。一个只活 800 毫秒、用来跑 linter 的沙箱,如果每分钟创建销毁 10 万次,etcd 会被 watch 事件压垮。再加上容器共享宿主机内核,agent 写的不可信代码应该放进硬件虚拟化的微虚拟机,并且和昂贵的 GPU 推理节点分开部署。
https://x.com/Kizuno18/status/2114472701381283992
Kizuno18 从基础设施角度讲了为什么 Kubernetes 扛不住 agent 沙箱。一个 pod 从调度到启动要 2 到 8 秒,在一个要跑 10 条 shell 命令的循环里,每一轮都加上这点延迟就受不了了;而 Firecracker 这类微虚拟机启动一个客户机内核不到 50 毫秒,从预热快照 fork 一个只要大约 5 毫秒。一个只活 800 毫秒、用来跑 linter 的沙箱,如果每分钟创建销毁 10 万次,etcd 会被 watch 事件压垮。再加上容器共享宿主机内核,agent 写的不可信代码应该放进硬件虚拟化的微虚拟机,并且和昂贵的 GPU 推理节点分开部署。
#16
@Whatsthebestai
https://x.com/Whatsthebestai/status/2114236090844357102
Whatsthebestai 指出了一个会悄悄拖累慢速 agent 循环的提示词缓存细节。5 分钟缓存是从每次请求开始时计时,而不是从回答结束时,所以如果一次回复流式输出就花了 4 分钟,下一次调用只剩大约 1 分钟能命中缓存。而 1 小时缓存的写入价格是基础输入价的 2 倍,不是 1.25 倍,所以给慢循环选它,是一个实打实的成本决定。
https://x.com/Whatsthebestai/status/2114236090844357102
Whatsthebestai 指出了一个会悄悄拖累慢速 agent 循环的提示词缓存细节。5 分钟缓存是从每次请求开始时计时,而不是从回答结束时,所以如果一次回复流式输出就花了 4 分钟,下一次调用只剩大约 1 分钟能命中缓存。而 1 小时缓存的写入价格是基础输入价的 2 倍,不是 1.25 倍,所以给慢循环选它,是一个实打实的成本决定。
#17
@async_viktor
https://x.com/async_viktor/status/2114364746309026246
async_viktor 为了「更多控制权」把 agent 循环搬到了 Agents SDK 上,结果发现 SDK 消耗 5 小时额度比 Claude Code 还快,而且是已确认的 bug。最诚实的是那句自嘲:现在唯一能控制的,是额度烧起来的速度。这和同一个周末超级用户栏目里的抱怨完全对得上:同一份订阅,上面套哪个 harness,额度消耗差别很大。
https://x.com/async_viktor/status/2114364746309026246
async_viktor 为了「更多控制权」把 agent 循环搬到了 Agents SDK 上,结果发现 SDK 消耗 5 小时额度比 Claude Code 还快,而且是已确认的 bug。最诚实的是那句自嘲:现在唯一能控制的,是额度烧起来的速度。这和同一个周末超级用户栏目里的抱怨完全对得上:同一份订阅,上面套哪个 harness,额度消耗差别很大。
#18
@yuzu_4ever
https://x.com/yuzu_4ever/status/2114123896383574274
yuzu_4ever 是一位论文要附代码的研究者,同时订了 Anthropic 和 OpenAI 各 200 美元的套餐,两边都在跑 auto research,也用 AI 给自己的电脑和手机做各种软件。但底线很硬:随论文发布的代码必须百分之百正确,否则就是学术不端,而模型写的代码仍然明显是糊弄的,所以凡是署了作者名字的代码,每一行都要亲手读、改或重写。在作者看来,和科技圈的分歧在于:大部分软件工作只要结果看起来对,就可以不管代码,而科研不行。
https://x.com/yuzu_4ever/status/2114123896383574274
yuzu_4ever 是一位论文要附代码的研究者,同时订了 Anthropic 和 OpenAI 各 200 美元的套餐,两边都在跑 auto research,也用 AI 给自己的电脑和手机做各种软件。但底线很硬:随论文发布的代码必须百分之百正确,否则就是学术不端,而模型写的代码仍然明显是糊弄的,所以凡是署了作者名字的代码,每一行都要亲手读、改或重写。在作者看来,和科技圈的分歧在于:大部分软件工作只要结果看起来对,就可以不管代码,而科研不行。
#19
@dncipnci
https://x.com/dncipnci/status/2114124808497885455
dncipnci 找到了一个很直接的额度用法:预先排好自动化调研任务,每次 5 小时窗口一重置就启动,用 auto research 把整个窗口烧完,再把调研结果喂回给 Claude。做法粗糙,作者自己也调侃这大概是它唯一的用处,但它说明已经有人在围着额度重置的时钟、而不是围着工作本身,来排自动循环。
https://x.com/dncipnci/status/2114124808497885455
dncipnci 找到了一个很直接的额度用法:预先排好自动化调研任务,每次 5 小时窗口一重置就启动,用 auto research 把整个窗口烧完,再把调研结果喂回给 Claude。做法粗糙,作者自己也调侃这大概是它唯一的用处,但它说明已经有人在围着额度重置的时钟、而不是围着工作本身,来排自动循环。
#20
@mr_bytestorm
https://x.com/mr_bytestorm/status/2113988697360306629
mr_bytestorm 对 autoresearch 的建议很窄,也很有用:别让循环替你想点子。把你的想法交给它,让它去搜最佳参数、并行跑实验,这才是现在的模型真正擅长的地方,然后再让它在这个想法上往前推。这和本栏目里那些做得好的实验得出的分工完全一致:人来挑假设,循环去扫参数。
https://x.com/mr_bytestorm/status/2113988697360306629
mr_bytestorm 对 autoresearch 的建议很窄,也很有用:别让循环替你想点子。把你的想法交给它,让它去搜最佳参数、并行跑实验,这才是现在的模型真正擅长的地方,然后再让它在这个想法上往前推。这和本栏目里那些做得好的实验得出的分工完全一致:人来挑假设,循环去扫参数。
#21
@web3willbefree
https://x.com/web3willbefree/status/2114478216349905124
web3willbefree 两句话说清了一个循环真正的成本。写一个 agent 循环只要一个下午,决定该砍掉哪些上下文要花掉整个季度。把一段嘈杂的工具输出砍得太狠,省下的不是 token,而是让模型在恰好需要堆栈第 400 行的那一步之前失了忆。
https://x.com/web3willbefree/status/2114478216349905124
web3willbefree 两句话说清了一个循环真正的成本。写一个 agent 循环只要一个下午,决定该砍掉哪些上下文要花掉整个季度。把一段嘈杂的工具输出砍得太狠,省下的不是 token,而是让模型在恰好需要堆栈第 400 行的那一步之前失了忆。
#22
@IntuitMachine
https://x.com/IntuitMachine/status/2114140884296175790
IntuitMachine 把 Anthropic 那篇指南概括成「AI 版的康威定律」:给每个团队配一个专属子 agent,上面再套一个调度器,得到的就是一份缝合怪提示词、有损的交接、泛滥的子 agent 和翻倍的延迟。建议的解法是一个主循环加渐进加载的 skill 和工具搜索,共享上下文加上现在的模型,往往在质量、成本和速度上都胜过多 agent 方案。子 agent 仍然适用于真正的并行任务、上下文膨胀和指令冲突这几种情况,其余的在作者看来,都是穿着 agent 外衣的组织债。
https://x.com/IntuitMachine/status/2114140884296175790
IntuitMachine 把 Anthropic 那篇指南概括成「AI 版的康威定律」:给每个团队配一个专属子 agent,上面再套一个调度器,得到的就是一份缝合怪提示词、有损的交接、泛滥的子 agent 和翻倍的延迟。建议的解法是一个主循环加渐进加载的 skill 和工具搜索,共享上下文加上现在的模型,往往在质量、成本和速度上都胜过多 agent 方案。子 agent 仍然适用于真正的并行任务、上下文膨胀和指令冲突这几种情况,其余的在作者看来,都是穿着 agent 外衣的组织债。
#23
@bobbyhalljr_dev
https://x.com/bobbyhalljr_dev/status/2114469246365507788
bobbyhalljr_dev 用 TypeScript 实现了一个 Anthropic 推荐模式的迷你版。agent 平时只看到 skill 和工具的简短描述,需要时才加载完整内容,也就是 Anthropic 说让 Claude Code 系统提示词缩减 80% 以上的那种渐进披露。一个能跑的小实现比又一篇指南摘要有价值得多,而这是这一期里为数不多的几个之一。
https://x.com/bobbyhalljr_dev/status/2114469246365507788
bobbyhalljr_dev 用 TypeScript 实现了一个 Anthropic 推荐模式的迷你版。agent 平时只看到 skill 和工具的简短描述,需要时才加载完整内容,也就是 Anthropic 说让 Claude Code 系统提示词缩减 80% 以上的那种渐进披露。一个能跑的小实现比又一篇指南摘要有价值得多,而这是这一期里为数不多的几个之一。
#24
@Howard_Pengg
https://x.com/Howard_Pengg/status/2114011106041819157
Howard_Pengg 介绍了 AUV,它就像操作系统版的 Playwright:把点击和输入录一次,之后直接回放,完全没有 agent 循环,按仓库的说法 token 成本为零。它已经能操作 Apple Music、macOS 的媒体控制,甚至能玩 Balatro 这款游戏。这是循环讨论里一个有用的反方:很多电脑操作,根本不需要模型来决定每一步。
https://x.com/Howard_Pengg/status/2114011106041819157
Howard_Pengg 介绍了 AUV,它就像操作系统版的 Playwright:把点击和输入录一次,之后直接回放,完全没有 agent 循环,按仓库的说法 token 成本为零。它已经能操作 Apple Music、macOS 的媒体控制,甚至能玩 Balatro 这款游戏。这是循环讨论里一个有用的反方:很多电脑操作,根本不需要模型来决定每一步。
#25
@cyyeh0923
https://x.com/cyyeh0923/status/2114270940184072269
cyyeh0923 做了一个开源学习项目 Agent Loop Visualizer,把 agent 聊天框背后那个循环的每一步都画出来,细到每个 token 的概率。它用一个小模型在你自己的机器上运行。对那些只把 agent 当成一个聊天窗口的人来说,一步一步看到循环本身,是理解它会在哪里出错的最快办法。
https://x.com/cyyeh0923/status/2114270940184072269
cyyeh0923 做了一个开源学习项目 Agent Loop Visualizer,把 agent 聊天框背后那个循环的每一步都画出来,细到每个 token 的概率。它用一个小模型在你自己的机器上运行。对那些只把 agent 当成一个聊天窗口的人来说,一步一步看到循环本身,是理解它会在哪里出错的最快办法。
#26
@wongcken
https://x.com/wongcken/status/2113834608634831146
wongcken 给 agentic 循环里的角色提了一个分工方案。GPT 让做什么就做什么,只是有点过度防御,这个特点放在规划者或执行者身上是缺点,放在循环里当审阅者却正合适;下一阶段再让 Opus 把多余的防御修掉。这是很多开发者现在跨厂商跑「一个写、一个审」分工的一个小而具体的版本。
https://x.com/wongcken/status/2113834608634831146
wongcken 给 agentic 循环里的角色提了一个分工方案。GPT 让做什么就做什么,只是有点过度防御,这个特点放在规划者或执行者身上是缺点,放在循环里当审阅者却正合适;下一阶段再让 Opus 把多余的防御修掉。这是很多开发者现在跨厂商跑「一个写、一个审」分工的一个小而具体的版本。
#27
@ashpreetbedi
https://x.com/ashpreetbedi/status/2114407868736671935
ashpreetbedi 说,越来越多的团队开始用 agent 自己产生的数据去改进 agent 平台。这份笔记讲的是编程 agent、评测和共享基础设施如何一起让自我改进的 agent 平台成为可能。帖子只是个指引,但它点出了对公司最重要的那个循环:把 agent 的运行轨迹变成评测,再把评测变成平台的改动。
https://x.com/ashpreetbedi/status/2114407868736671935
ashpreetbedi 说,越来越多的团队开始用 agent 自己产生的数据去改进 agent 平台。这份笔记讲的是编程 agent、评测和共享基础设施如何一起让自我改进的 agent 平台成为可能。帖子只是个指引,但它点出了对公司最重要的那个循环:把 agent 的运行轨迹变成评测,再把评测变成平台的改动。
📡 生态产品雷达
生态产品雷达
Anthropic 子 agent 折叠指南:这一期大部分帖子都在转述、实测或改写成操作手册的单循环建议。
Claude Code、Codex 和 OpenCode:大家拆解、从零重写、互相派活的几套 harness。
OpenHands:把模型换成一个脚本之后,harness 照样交出能跑代码的 agent SDK。
HarnessRouter 和 Grok Bot:跨 harness 处理个人和企业工作的协调者模式。
DeepSeek Harness 和 Pi:出现在路由层、安装测试和从零课程里的另外两套 harness。
MCP 和 Agent Skills:价格查询、工具,以及折叠背后渐进披露的打包方式。
LangChain 和 Terminal-Bench:被反复引用的「模型不变、harness 更好」的结果。
Firecracker 微虚拟机:大家现在比 Kubernetes pod 更愿意拿来跑 agent 的沙箱层。
Anthropic 子 agent 折叠指南:这一期大部分帖子都在转述、实测或改写成操作手册的单循环建议。
Claude Code、Codex 和 OpenCode:大家拆解、从零重写、互相派活的几套 harness。
OpenHands:把模型换成一个脚本之后,harness 照样交出能跑代码的 agent SDK。
HarnessRouter 和 Grok Bot:跨 harness 处理个人和企业工作的协调者模式。
DeepSeek Harness 和 Pi:出现在路由层、安装测试和从零课程里的另外两套 harness。
MCP 和 Agent Skills:价格查询、工具,以及折叠背后渐进披露的打包方式。
LangChain 和 Terminal-Bench:被反复引用的「模型不变、harness 更好」的结果。
Firecracker 微虚拟机:大家现在比 Kubernetes pod 更愿意拿来跑 agent 的沙箱层。
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