CK·黄@终身学习

bash ckhuang@macbookpro:~$ Loop Engineering 没有死，它只是从“单个 Agent 自己转圈”升级到了“多个节点按规则协作”。真正的问题不是要不要画图，而是你的 AI 系统是否已经复杂到必须被拆分、观测、验证和恢复。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 我们现在用的大多数 Agent，本质上就像是拥有超强短期记忆却患有重度“失忆症”的天才。每天教会它的最佳实践，只要上下文一清空，第二天照样原地踩坑。如何让 Agent 自己把错误沉淀成技能包，实现真正的“自我进化”？今天我们就来扒一扒这层皮。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 现在的 AI Coding 就像在抽卡：简单逻辑一把过，复杂需求乱成锅。如果连着网、盯着屏、靠着人才能跑通，那这不叫工业化，这叫赛博手工作坊。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 很多企业的 Agent 在 Demo 环境下所向披靡，一上生产线就变成了“薛定谔的猫”——偶尔惊艳，经常翻车，Token 成本还高得吓人。真正的工程落地，不是让模型每次都去盲目试错，而是要让它学会“长记性”。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 为什么在执行多步复杂任务时，Agent 经常“越跑越蠢”？这不是模型不够聪明，而是我们喂给模型的信息质量在恶化。大模型本质上只是一块裸 CPU，缺乏内存管理、文件系统和进程调度。今天我们聊聊，如何为大模型装上真正的企业级 Agent OS。 [Read More]