发布日期：2026-06-19 15:56:47 浏览次数： 1626
作者：AI咖啡馆
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用「内循环+外循环」架构，让AI Agent实现技能的自我进化，形成持续改进的闭环。
核心内容：
1. 自我改进循环的核心概念与双循环架构设计
2. 内循环执行任务与外循环审查反馈的具体运作机制
3. 基于GitHub Actions与云端Agent的实战应用案例
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
### 导读
Zach Lloyd（Warp 创始人，前Google Doc首席工程师）分享了如何用「内循环 + 外循环」架构让 AI Agent 持续改进自己的 Skills。内循环负责执行任务（如 Issue 分类），外循环定期审查执行记录、根据人类反馈修改 Skill 文件，形成自我改进的闭环。整套方案基于 GitHub Actions + 云端 Agent 实现，已用于 Warp 开源仓库的日常管理。
* * *
最近关于用「循环（loop）」来驱动 Agent 的讨论很多，但我觉得随之而来的一个问题是——「循环」到底是指什么？
我没法代表所有使用这个术语的人发言，但我想展示一种实践方法，利用 Skills 和云端 Agent 来实现一种特别强大的循环：**自我改进循环**。
这个概念的核心是：Agent 可以根据外部反馈，随时间推移提升自身 Skills 的质量。我的例子中包含了一个人类反馈步骤，但如果你的目标明确且不需要人类参与，同样可以用自动化评估器（automated grader）来实现。
为了说得具体些，假设这个 Skill 负责Issue 分诊（issue triage），将收到的 Issue 分为几类：可以实施（ready-to-implement）、重复（duplicate）、需要补充信息（needs-info）。同样的方法也适用于代码审查 Skill、Bug 修复 Skill、事故响应 Skill 等等。
以下是这个 Skill 的初版草案可能的样子：
你需要搭建以下几个循环：
**内循环（inner agent loop）**：这是你实际应用 Skill 的地方。对于 Issue 分诊，你可以手动运行，但更可能的做法是通过与任务追踪器的集成，在每次新建 Issue 时自动运行 Skill。与 Skill 的交互记录会被保存到某个地方：文件中、Agent 执行轨迹中，或者 Slack、GitHub 等外部系统的交互记录中。
**外循环（outer agent loop）**：这是一个按计划运行的 Agent，负责观察内循环中 Skill 的使用情况。对于 Issue 分诊器来说，这通常是一个云端 Agent，会拉取每次分诊 Agent 运行的记录。它的工作是审查内循环 Agent 的所有运行记录，并根据这些运行的表现来调整 Skill。由于 Skills 本质上就是文件，这意味着它应该根据过去运行中的用户反馈生成一个 diff 来改进 Skill。
接下来我用 Warp 和 Oz（我们的云端 Agent 平台）来演示具体实践，但实现方式有很多种。我们将使用 GitHub Issues 作为 Issue 追踪器。
这里有一个示例仓库，包含可以跟着操作的 Skills 和 GitHub Workflows。
### 第一步：搭建内循环
内循环使用一个 GitHub Action，在每次创建新 Issue 时触发运行。
这个 GitHub Action 通过 Oz（Warp 的云端 Agent 平台）调用一个云端 Agent。该云端 Agent 会同步仓库、从 GitHub 拉取 Issue 内容，然后尝试对其进行分类。具体的设置代码在下面链接的仓库中。
现在，每当一个新 Issue 进来，云端 Agent 就会运行内循环的分诊 Skill，并打上一个标签，表示有一个新的功能请求已经可以实施了。
### 第二步：搭建用于自我改进的外循环
假设人类审阅者不认同 Agent 的分类结果。作为审阅者，我把 Issue 从「可以实施」改为「需要补充信息」，并在讨论串中评论说明分类错误的原因——比如，对于是否要为这个新功能添加设置项还存在歧义。
这就是外循环变得有趣的地方。外循环 Agent 每天运行一次，检查所有已分诊的 Issue。当它运行时，会发现我手动调整了标签并给出了原因。
由于外循环 Agent 的 Skill 是通过编程 Agent 运行的，它会根据我提供的反馈生成一个 diff 来更新分诊 Skill。
一旦这个 diff 被合并，它就会反馈到驱动内循环 Agent 的 Skill 中，下一次 Agent 运行时，Skill 的表现就会更好。
很想知道这对大家是否有用。我们用自我改进循环来管理 Warp 的开源仓库，并把背后的框架提取出来供其他人采用。早期版本在这里。
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