Glean 拾遗
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06-28

循环工程:构建不会在睡着时烧掉你预算的自动化循环技术路线图

本文是一份构建可靠自主循环(autonomous loop)的技术路线图,作者强调循环不是prompt——prompt需要你手动触发,而循环自己驱动自己:设定目标后,系统自动查找工作、执行、检查、修复、重复直至完成。核心论点:决定上限的不是写prompt的技能,而是构建一个能收敛到真理而非变成昂贵随机漫步的循环。文章按严格顺序提供从Step 0到Step 7的实操指南,包含完整代码(Bash脚本)、每次迭代重建上下文的stateless设计原理(对付context rot)、不可被欺骗的check设计(独立oracle + reward hacking防御门 + 独立法官)、磁盘状态协议(human-readable STATUS.md + machine-parsable JSON)、隔离(worktree/container with --network none)、刹车(迭代上限、预算上限、重复检测器、liveness marker、结构化日志)、以及成本非线性增长分析。特别适合需要构建AI Agent自动化流水线的一线工程师阅读。

06-14

从桌面到云端:为 AI Agent 构建基础设施时我们学到的两课

本文为 CREAO 团队分享的一线实践经验,聚焦于将 Agent 从个人桌面迁移至云端多租户沙箱时所必须面对的核心架构差异。文章核心论点有二:其一是必须将变化速率不同的组件(用户环境与平台运行时代码)解耦,通过快照冻结用户环境,并设计了一个约 300 毫秒的原子热插拔流程来更新运行时代码,从而在不破坏用户状态的前提下实现平台高频部署;其二是严格将凭证隔离在执行边界之外,采用网络层 IP 白名单与每次运行签发的短生命周期 JWT 双重校验,通过一个运行在沙箱外的主机侧 API 桥接器注入密钥,确保即使沙箱内代码被完全攻破,攻击者也无法获取长期凭证。文章提供了具体的命令、校验序列和实施细节,适合正在将 Agent 产品化的后端与基础设施工程师阅读。

x.com · 10 min · Agents · AI Engineering · Infra