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從 Agent Harness 走向經驗迴圈
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💡提供打造能行動、復原、驗證結果並從真實執行中學習的 Agent 藍圖。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
文章提出的系統公式是 Model + Persistent Runtime + Environment + State/Memory + Verification + Learning Loop。
為什麼重要
這套框架將 Agent 評估從單純的模型基準，轉向真實環境中的可靠性、可觀測性、可恢復性與安全執行。它暗示，長期競爭優勢可能來自 Runtime 基礎設施與經驗累積，而不只是模型本身的智慧。
下一步行動
在加入模型微調前，先為一條 Agent 工作流程建立持久狀態、沙箱工具權限、可重播執行軌跡，以及明確的驗證器。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •文章提出的系統公式是 Model + Persistent Runtime + Environment + State/Memory + Verification + Learning Loop。
- •隨著模型能力提升，固定規劃與提示詞技巧等認知腳手架可能變薄，但權限、沙箱、稽核日誌與治理機制會更加重要。
- •尚未定型的前沿問題，是執行經驗應該更新記憶、技能、政策、工作流程，還是模型參數。
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