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长文源:区块律动發佈於 2022-08-24更新於 2024-08-22

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黄仁勋:Prompt正在过时,Loop才是新范式

黄仁勋等AI领域领军人物提出,传统的“Prompt Engineering”(提示词工程)正在被“Loop Engineering”(循环工程)取代。新范式的核心是从手动编写具体指令,转变为设计和管理能够自动运行、自我验证并持续优化的循环系统。 **Loop是什么?** Loop(循环)指一种系统设计:用户设定一个目标,AI Agent(智能体)会自动执行任务,完成后由独立的验证机制(如另一个模型)进行验收;若未通过,则带着反馈重新执行,直至成功或达到预设限制。人的角色从“逐句指挥”转变为“规则设计者”。这与单纯使用Agent的关键区别在于,Loop为其提供了自主持续工作的管理框架。 **当前落地情况** 目前,Claude Code和OpenAI Codex是Loop理念的主要实践者。两者都实现了将复杂任务拆分,由多个Agent并行处理并汇总结果。其核心设计原则是“执行与验证分离”,以避免自我评分时的宽松问题。例如,“Claude Code之父”Boris Cherny描述其工作流:数百个Agent在隔离环境中自动处理问题,仅疑难事项才需人工干预。 **如何构建有效的Loop?** 1. **前提测试**:任务需具备重复性、可自动化验收、成本可控且Agent拥有必要工具。 2. **从最小可行Loop开始**:包含触发器、技能定义、状态记录文件和自动化验证门禁。务必先手动跑通流程再自动化。 3. **执行与验收分离**:必须由独立的Agent或模型进行验收,确保评估客观。 4. **避开常见陷阱**:设置硬性停止条件(如token上限)、持久化状态、不让Loop处理需要主观判断的任务、坚持阅读代码变更以维持理解。 5. **核心衡量指标**:关注“每个被采纳改动的平均成本”,接受率低于50%意味着Loop可能效率低下。 **范式演进路径** Loop的兴起是AI应用控制粒度不断上移的结果:从**Prompt Engineering**(优化单次指令)到**Context Engineering**(组织背景信息),再到**Harness Engineering**(构建执行环境),最终演进至**Loop Engineering**(设计自主循环系统)。这一过程逐步将人类从具体操作中解放出来。 **渊源与反思** Loop的理念在学术界早有雏形,例如姚顺雨等人提出的ReAct框架,将“推理-行动-观察”构建为循环。业界火爆的背后也需冷思考,专家提醒需警惕token成本,并指出“AI可以外包思考,但无法外包人的理解”,强调在自动化中保持对问题的根本认知至关重要。

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