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吴恩达的 Loop Engineering 三层循环,我在 AI Agent 上落地了

吴恩达说,三层 Loop 中,最慢的那一层往往最重要。在 AI Agent 的工程实践中,让编码规则「自我进化」这件事本身就是一个 Loop——它不快,不能立刻看到效果,但它决定了 Agent 长期使用的质量天花板。加一层外部反馈— 用自动化代码审查(如)发现重复违规加一层自我进化— 让 Skill/Prompt 在使用中自动积累 Pitfalls两层形成闭环— 反馈驱动进化,进化减少违规这是我目

#人工智能#AI
吴恩达的 Loop Engineering 三层循环,我在 AI Agent 上落地了

吴恩达说,三层 Loop 中,最慢的那一层往往最重要。在 AI Agent 的工程实践中,让编码规则「自我进化」这件事本身就是一个 Loop——它不快,不能立刻看到效果,但它决定了 Agent 长期使用的质量天花板。加一层外部反馈— 用自动化代码审查(如)发现重复违规加一层自我进化— 让 Skill/Prompt 在使用中自动积累 Pitfalls两层形成闭环— 反馈驱动进化,进化减少违规这是我目

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基于 MCP 多智能体协作的智能化获客平台技术方案解析

层次技术选型编排层Hermes Agent + 自定义 Python Orchestrator智能体Python + DeepSeek API(备用 OpenAI)MCP Server任务队列向量数据库Chroma(轻量)→ Qdrant(扩展)存储部署催办通知企业微信机器人 Webhook编排层统筹、智能体分工、MCP 执行层兜底安全。通过三层分离,每个层次只关注自己的职责,使得系统在 MVP

到底了