小白爱摸鱼
@chaozuoye
github.com/getzep/graphit…
github.com/comet-ml/opik
"把自己从瓶颈上挪开，只投很少的 token，一大摊活替你办完"，Karpathy 这句是引子，落地那层叫循环工程。
手工那场会里只干两件事。你决定 agent 下一步跑什么，你检查它的产出再放行。两件都靠手，两件都是天花板，agent 走不远的原因就在这儿。循环工程把这两步搬进系统，围着循环的运营结构摆开四件。
触发器决定何时开跑，一条消息、一个事件或一张时刻表都行，你不在场它也起得来。循环是干活的那个，思考、动作、观察，直到干完或被刹车拦下。独立的打分者给产出打分。理由是模型给自己评，只会替已做的事辩护。
评完的发现当作下一条指令送回循环，一轮轮转到没有要修的为止。状态存在盘上而不放进上下文，模型每次开跑都忘光，一个文件或一张知识图谱记着已完成和还开着的，隔几天接得上。
状态那层，Zep 的 Graphiti 是个干净的开源选项。它是张时序知识图谱，能把过期的事实作废，一次调用把向量、全文和图谱三种检索一起给出，仓库地址在下面。
撑住一条无人循环的就两件事。出口要在开跑前设好，跑着再设就晚了。没停机条件的循环会一直烧 token，子 agent 和长跑一叠账就难看。干净的出口读起来像"测试全过、检查干净，连过两遍就停"。
打分者只管单次运行里的失败，围着循环的那套骨架会随着模型换代漂移，要逮住它得每次运行都留观测，不能只看一个绿勾。Comet 的 Opik 就干这层，开源，把每次调用都追踪下来，把一条失败的生产追踪变成回归测试，同样的坑不会再踩第二次，仓库也放在下面。
"模型在变商品，围着它的那圈循环才是真工程"这半句是全场重心。前面循环工程那篇讲的是循环自己怎么转，这条讲的是围着循环盖房子。跟前面两成提示词八成系统设计呼应，那条给的是清单，这条给的是图纸。跟前面拍过的板留下也接得上，状态那层记的就是拍过的板，只是这回记在盘上。
我留的疑问有三处。触发器的优先级怎么裁没说；打分者自己错了谁管没交代；追踪要留多久才够也没写。
这周先做一件，给自己那条循环设一个像样的出口，写成"测试全过就停"，再看它半夜烧掉多少 token。
