循环工程的艺术
这件事讲了什么
LangChain 团队写了一篇博客,讲怎么让 AI 智能体(能自己调用工具干活的程序)更可靠。原来只靠一个好模型不够,还得给它配一套适合具体任务的“外挂”结构。他们把智能体拆成四层循环:最里面是模型反复调用工具干活;外面加一层检查,输出不合格就打回重做;再外面让智能体被事件自动触发,比如收到消息或定时任务;最外面一层分析每次运行的记录,自动改进提示词和工具配置。文章还强调人工审核该在哪些环节介入敏感操作,并用他们自家的 LangChain、LangSmith 等工具演示每一层怎么搭。目前是概念说明和产品能力介绍,不是新发布。
可以使用的工具
文中可用工具
- LangChain搭建智能体循环和中间件的开源框架
- create_agent快速创建一个模型调用工具的智能体循环
- RubricMiddleware按评分标准检查智能体输出并反馈重做
- LangSmith记录和分析智能体运行轨迹的平台
- LangSmith Deployment提供定时任务和 webhook 等触发基础设施
- Engine分析运行轨迹、发现问题的智能体
- Fleet无需写代码搭建智能体,支持频道和定时触发
- openclaw原文仅提及其“心跳”定时触发用法,未说明具体用途
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