2026 年AI 圈最火的词是 Agentic Engineering。 Karpathy 在 2 月给了这个时代一个名字 “你 99% 的时间不在写代码。你在编排 Agent充当监督者。” 3 月 7 日他把这件事推到了极致——推送了一个 630 行的 Python 脚本然后去睡觉了。第二天早上Agent 跑了 50 个实验发现了更好的学习率自己提交了代码。没有人类干预。 这个项目叫 AutoResearch发布后 21,000 个 GitHub Star860 万次观看。 但很多人看热闹没看懂里面的工程核心。 它本质上是一个 while 循环 Anthropic 的官方文档里有一段话读起来平淡无奇但是说清楚了一切 “Agent 通常只是 LLM 在循环中根据环境反馈使用工具。”code-snippet__js while True: response llm.call(context) if response.stop_reason end_turn: break # 任务完成退出循环 if response.stop_reason tool_use: result execute_tool(response.tool_call) context.append(result) # 把结果加回上下文继续这就是 Agent Loop 的全部。 一个请求判断停止原因执行工具把结果塞回上下文再发下一个请求。重复直到模型说我做完了。没有魔法。就是 while 循环。Loop循环的五个阶段 所有 Agent Loop不管用什么框架、调什么模型本质上都在重复同样的五个阶段感知Perceive接收输入组装上下文。用户说了什么工具返回了什么记忆里有什么现在的状态是什么——这些信息组成模型这一轮能看到的东西。推理Reason模型读上下文决定下一步做什么。是调工具还是直接回答还是需要更多信息这一步完全在模型内部你看不到但它决定了接下来的一切。规划Plan对于复杂任务模型在行动之前先规划。一次性规划全部步骤Plan-then-Execute还是每步推理一次ReAct是最重要的架构选择。行动Act调工具执行命令调 API写文件。这一步真正改变了外部世界的状态。观察Observe获取行动的结果注入上下文进入下一轮循环。 这五步反复直到停止条件触发。 循环的停止条件最被忽视的工程问题 写一个能跑的循环很容易。写一个知道什么时候该停的循环很难。 停止条件设计得不好是生产中大多数 Agent 问题的根源停得太早任务没完成模型说完成了。模型被训练成有帮助倾向于汇报成功即使任务还没做完。停不下来循环陷入了局部状态一直在重复相同的操作每次都觉得再试一次就能成功。没有外部约束的循环可以无限消耗资源。停在了错误的地方任务完成了一半遇到了需要人决策的节点但循环没有设计 Human-in-the-Loop 的检查点直接用模型的判断替代了人的判断。Karpathy 的 AutoResearch 对这件事的处理非常干净停止条件不依赖模型自我判断而是让外部验证决定循环是否继续。 Harness 工程Loop 外面的那层 只把循环写稳还不够。 循环需要一个运行环境——知道什么时候介入出了问题怎么恢复结果对不对成本有没有失控。这一层叫Harness。 想象一台发动机Loop装进一辆车。发动机负责运转但还需要方向盘、刹车、仪表盘——这些东西不在发动机里但没有它们发动机跑起来是危险的。Harness 就是这些东西。Agent Model Harness有数据支撑这个判断2026 年有团队只改了 Harness、完全没有换模型编程基准测试上取得了最高 10 倍的性能提升。 Loop 和 Harness 的分工是这样的 code-snippet__jsLoop 负责推理 → 工具调用 → 观察 → 再推理循环内部Harness 负责├── 循环开始前上下文怎么组装工具怎么准备├── 循环中途结果验证预算监控人工介入点├── 循环结束后状态持久化日志记录经验沉淀└── 循环出错时重试策略熔断错误上报Karpathy 的 AutoResearch 之所以只用 630 行就做到了让 Agent 过夜跑实验不是因为代码聪明而是因为 Loop 和 Harness 都做得足够干净上下文只保留最重要的内容context.md 精炼摘要停止条件是外部客观指标而不是模型自我判断失败路径有回滚机制git revert传统产品经理正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品当下的问题不再是“要不要学 AI ”而是“如何构建 AI 产品”。前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通他们反馈在大量招人只要有 AI 相关的项目经验基本都能拿到面试机会而且领导很舍得给钱涨薪 40-60% 很正常01接下来的产品人得卷AI能力了如今AI大火行业极速发展的背后懂AI 产品人才却严重稀缺。这不是要你转技术岗而是要掌握构建 AI 产品的核心方法如何将你的领域知识转化为 AI 产品的核心竞争力如何用 AI 技术实现你的产品需求如何设计真正懂用户的 AI 交互体验……懂AI就是产品经理的“救命稻草”风口之下与其焦虑被行业淘汰不如先人一步享受AI技术带来的红利我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】不限年龄不限岗位没有代码基础也能学现在扫码完课还送《AI产品面试题库》《AI大模型应用案例集》02掌握技术实战快速转型想成为一名卓越的AI大模型产品经理需要从技术、到项目实战的全方位转型指南**1**AI产品应用原理解析产品经理也能听懂对于产品经理来说如果你不懂技术做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求是没法完整的落地一个产品的本次课程专门面向产品经理人群解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理解析AI产品应用技术积累大模型能力简单易懂不需要会代码小白也能掌握大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手产品如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等2超全行业案例解析课程详细讲解现阶段大模型在各个行业和领域的应用现状包括零售与电商、教育、医疗、泛娱乐、法律等等10大行业详细讲解案例的思路、应用场景以及背后的技术原理、核心技术揭秘各个行业、场景的真实现状和未来产品的发展与机遇可以说讲解完一个案例就能积累一个AI产品实践的经验课程中所涉及到的实战项目都可以直接在自己的工作中使用让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例3AI产品经理求职专项辅导课程中会系统的帮助大家拆解字节、腾讯、百度等大厂AI PM岗位JD关键词掌握AI PM高频面试题型与回答框架展示 AI 相关能力的关键技巧Prompt设计、模型评估、A/B测试、成本意识、与算法/工程协作经验To B类AI产品经理突出“行业理解 技术落地 商业闭环”能力的简历结构设计展示项目成果从客户需求洞察到技术方案设计展现端到产品思维如何评估To B AI产品的可行性、客户付费意愿与实施成本To C类AI产品经理拆解头部公司岗位JD将过往尽力转化为AI产品叙事逻辑从行业趋势、产品设计题、案例分析数据分析题、技术理解边界等全流程辅导面试避免无效海投、锁定最适合的AI产品岗位03本次课程全程直播讲解能直接对话大佬和专业助教不懂就问超详细的案例小白也能轻松get完课后还赠送《AI产品经理面试题库》、《AI大模型应用案例集》不断更新中……适合人群想转型AI产品经理、AI项目管理专家、AI产品解决方案等岗位想进行AI产品创业的创业者想成为制作AI产品的程序员想利用AI解决企业问题的管理岗想在AI方向寻找就业方向的毕业生AI方向前景广阔、待遇好目前很多产品人已经通过完整学习拿到大厂高薪offer收入嗷嗷涨我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】