AI代理的学习基础设施

AgentLoop 是一个运行时学习层，专为生产环境中的 AI 代理设计，使其能够从人类纠正中学习并避免重复错误。其核心原理是在每次大语言模型调用前，自动检索先前相关的纠正记忆并将其注入提示中，从而在不修改模型权重的情况下持续改进代理行为。

该平台的工作流程分为三步：首先，AgentLoop 在每次 LLM 调用前执行语义搜索，查找相关的历史纠正并自动注入系统提示；其次，每次交互都会被自动记录，包括问题、答案、模型和信号，失败案例会按照信号强度排序进入审核队列；最后，审核者只需编写一次正确回答，该回答就会被去重、嵌入，并立即对所有未来查询生效。

集成过程极为简单，开发者只需用 AgentLoop 的包装器包裹现有的 OpenAI 或 Anthropic 客户端，无需修改 SDK 或重写提示工程。包装器会在后台自动处理记忆检索和日志记录，并且如果 AgentLoop 不可达，包装器会开放失败，确保用户体验不受影响。移除包装器调用后，代码仍可正常工作，不存在供应商锁定。

AgentLoop 解决了生产环境中的常见痛点：开发者不再需要维护越来越长的系统提示，而是用结构化的记忆替代，可搜索、可去重、可编辑、可审计。产品团队可以通过主题专家用自然语言编写修复，立即应用于所有未来用户和会话，而无需等待下一个训练周期。仪表板可清晰展示审核者实际修复的问题。

该平台同时支持 Python 和 JavaScript SDK，两者生成的 HMAC 签名一致，确保跨语言的行为一致性。它提供对 OpenAI 和 Anthropic 的即插即用包装器，还支持 LangChain 集成和直接 REST API，因此切换提供者不会丢失累积的纠正记忆。

AgentLoop 提供免费入门计划，无需信用卡，付费计划基于使用量且可预测。感兴趣的团队可以直接联系开发者获取支持。此外，官方提供了一个在线演示，展示代理如何故意犯错并在纠正后记住正确行为，整个流程约90秒即可完成。