Agents: Inner Loop vs Outer Loop

摘要

解釋 AI 代理的內迴圈與外迴圈差異，內迴圈指單一任務中代理自我驗證工作，外迴圈指跨任務累積經驗。讀者能理解可靠代理如何透過系統提示或後訓練做出決策，並掌握建立持久記憶與技能檔案的方法。

This article explains the difference between inner and outer loops in AI agents and how they improve reliability and learning over time.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 所有代理框架的工具迴圈結構相同，差異在於模型如何利用它。
• 內迴圈讓代理在單一任務中自我驗證，確保回應前檢查結果。
• 外迴圈讓代理跨任務累積經驗，透過持久記憶變得更聰明。

適合誰看

正在開發或最佳化 AI 代理系統、希望提升任務可靠性的工程師或開發者。

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講者

Philipp Schmid

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