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关于 Loop Engineering（循环工程）的最佳播客与视频
Loop Engineering（循环工程）是围绕 AI 智能体设计可重复、可验证工作流的实践。实际运行时，循环会为智能体提供目标、工具与上下文，观察并验证结果，再把证据带入下一次尝试，直到满足明确的停止条件。
如需两个有用的参照，可以阅读 Addy Osmani 对 编程智能体 Loop Engineering 的阐释，以及 IBM 对 行动、观察、决策与迭代循环的概述。
为什么这些内容值得你花时间
每项内容至少解决一个实际问题：清楚定义循环、展示完整工作流、解释验证或 Harness 设计，或检验这一模式的边界。它们能帮助你从快速建立概念走向可运行的系统，同时避开泛泛的 AI 新闻，以及只提术语却不说明循环如何构建、检查和停止的内容。
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从这里开始
理解 Loop Engineering 的最短有效路径
沿着四个步骤，从快速定义进入工程模型、智能体外部的 Harness，以及哪些环节仍然需要人工审查。
播客指南
Loop Engineering 最佳播客与单集
音频尤其适合解释循环背后的概念：目标、上下文、Harness 设计，以及人与智能体之间的责任划分。这里既有从业者访谈和入门讲解，也有保留原始语言的行业讨论。
YouTube 指南
更多值得观看的 Loop Engineering 视频
继续了解完整工作流、自我改进的智能体、专家分歧，以及编程之外的应用。演示与案例保留原始标题和语言；“从这里开始”的四项内容不会在下方重复。
了解 AI Engineering 的概念版图
这些概念彼此重叠，但各自处理不同的设计问题。随着专题增加，这些卡片会链接到相关 AI Engineering 指南。
01
Prompt Engineering提示工程
设计一次模型交互中的指令、约束与期望响应。
02
Context Engineering上下文工程
选择并维护任务期间可用的信息、记忆与示例。
03
Graph Engineering图工程
把知识或工作流表示为相连的节点与边，用于检索、路由和推理。
04
Harness Engineering智能体运行框架工程
构建智能体外部的运行环境，包括工具、权限、沙箱、恢复与可观测性。
05
Agentic Engineering智能体工程
设计自主或多智能体系统，包括角色、协作方式和人工控制。
06
当前专题Loop Engineering循环工程
利用触发器、状态、验证、反馈与停止规则，把智能体工作变成可重复循环。
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