K神：先做透模型，再催Agent干活
作为AI全栈，我从K神的AutoResearch（Loop Cycle）项目里学到的东西，比任何Agent框架都多，而且不只是做AI，用来做任何技术工作甚至个人成长都好用，强烈推荐大家去看看他的思路。什么是Loop循环？四步：提出修改方案、运行实验、自动评估结果、保留有效改进，然后循环往复，不断迭代。这里面最核心的思想是什么？不是追求一次做对，而是建立一个快速反馈循环，让系统（或者你自己）能在循环里自动持续进步。K神自己说，AI真正的价值不是一次性生成正确答案，而是在这个循环里持续迭代。他手工调了两年的模型，以为已经最优了，让Loop跑一晚上找出一堆优化点，这就是循环的力量。我把这个思路用到自己的工作里，效果特别好：之前做项目总想着一次想清楚设计完美再动手，结果越想越拖延，动手了才发现一堆问题；现在我先做一个最简单能跑的版本，然后建立测试和评估机制，每次改一点，跑测试看效果，好的保留不好的回滚，迭代速度比以前快多了，而且质量更高。用到个人成长上也是一样，不要想着学完所有东西再开始做，而是边做边学，建立反馈循环——做一个东西、找别人给反馈、或者自己评估效果、保留好的改进、然后继续循环，进步速度比闷头看书快得多。回到K神说的"先做透模型再催Agent"，其实也是这个思路：你先把模型这个基础迭代好，建立好可靠的基础能力，上层Agent的循环才能跑得起来；如果模型本身不行，你在Agent层做再多循环，也是**进**出，迭代不出什么好结果。这个思想真的值得所有技术人好好体会，不是什么花哨的技术，是最朴素但最有效的方法论。你们用过这种迭代循环的思路做工作吗？效果怎么样？
发布于 广东
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